iText2KG

Constrói grafos de conhecimento incrementalmente usando modelos de linguagem grandes

Produto ComumProdutividadeGrafo de ConhecimentoProcessamento de Linguagem Natural

iText2KG é um pacote Python que visa extrair entidades e relações de documentos de texto usando modelos de linguagem grandes para construir grafos de conhecimento consistentes de forma incremental. Possui capacidade de zero-shot, permitindo a extração de conhecimento em diferentes domínios sem treinamento específico. O pacote inclui módulos de destilação de documentos, extração de entidades e extração de relações, garantindo a resolução e unicidade de entidades e relações. Ele fornece uma representação visual do grafo de conhecimento através do Neo4j, suportando exploração e análise interativas de dados estruturados.

Destilador de documentos: processa documentos brutos e os reconstrói em blocos semânticos baseados em padrões definidos pelo usuário.
Extrator de entidades incremental: extrai entidades exclusivas de blocos semânticos e resolve ambiguidades
garantindo que cada entidade tenha uma definição clara.
Extrator de relações incremental: identifica relações entre entidades extraídas
enriquecendo o grafo ou fornecendo relações mais precisas.
Integração e visualização de grafos: integra entidades e relações extraídas em um banco de dados Neo4j
fornecendo visualização do grafo de conhecimento.
Suporte à capacidade de zero-shot
permitindo a extração de conhecimento sem treinamento específico de domínio.
Integração com o banco de dados Neo4j

O público-alvo são cientistas de dados
pesquisadores e desenvolvedores que precisam extrair informações de grandes quantidades de dados de texto e construir grafos de conhecimento. O iText2KG automatiza a extração de entidades e relações
reduzindo a necessidade de processamento manual de dados e melhorando a eficiência e a precisão.

Construir um grafo de conhecimento de literatura científica para pesquisa e análise de dados.
Extrair informações de sites corporativos para construir um grafo de conhecimento corporativo para análise de negócios e suporte à tomada de decisões.
Processar currículos para construir um grafo de conhecimento pessoal para desenvolvimento profissional e avaliação de habilidades.

1. Instale o iText2KG. Certifique-se de que o ambiente Python esteja instalado e use o pip para instalar.
2. Defina ou carregue um padrão de destilação de documentos predefinido.
3. Use o módulo DocumentDistiller para destilar documentos e extrair blocos semânticos.
4. Use o módulo iText2KG para construir o grafo de conhecimento
extraindo entidades e relações.

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iText2KG Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

iText2KG Tendência de Visitas

iText2KG Distribuição Geográfica das Visitas

iText2KG Fontes de Tráfego

iText2KG Alternativas

iText2KG — Constrói grafos de conhecimento incrementalmente usando modelos de linguagem grandes

Produtividade

•Grafo de Conhecimento•Processamento de Linguagem Natural

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iText2KG Alternativas

iText2KG — Constrói grafos de conhecimento incrementalmente usando modelos de linguagem grandes

KET-RAG — KET-RAG é uma estrutura de geração aprimorada por recuperação de informações combinada com um grafo de conhecimento, utilizada para indexação eficiente de documentos e geração de respostas.

llm-graph-builder — Aplicativo Neo4j para construir grafos de conhecimento

AoT — Atom of Thoughts (AoT) é um framework usado para melhorar o desempenho de inferência de modelos de linguagem grandes.

O1-Journey — O1 Jornada de Replicação: Relatório de Progresso Estratégico - Parte 1

Formulador de Dados — Ferramenta de visualização de dados impulsionada por IA

OneGen — Estrutura de geração e recuperação unificada e eficiente de passagem única, adequada para modelos de linguagem grandes.

Converse com seus Documentos — Aplicativo Python para conversação em linguagem natural com documentos.

LongCite — Permite que modelos de linguagem grandes gerem citações granulares em perguntas e respostas de textos longos.

Fact Finder — Sistema inteligente de perguntas e respostas baseado em grafo de conhecimento.

Parsera — Biblioteca Python leve para extração de dados de websites usando modelos de linguagem grandes.

Datalore — Ferramenta de análise de dados impulsionada por IA

Prettygraph — Uma interface de usuário experimental para converter texto em grafos de conhecimento.

Phi-3-mini-128k-instruct-onnx — Modelo Phi-3 Mini-128K-Instruct otimizado para ONNX, promovendo aceleração na inferência.

MindGraph — Prova de conceito de um grafo de conhecimento em constante expansão, gerado e consultado por meio de inteligência artificial.

LLM Talvez LongLM — Expansão da janela de contexto de modelos de linguagem grandes

KG_RAG — Estrutura de geração aprimorada por recuperação baseada em grafo de conhecimento, que capacita modelos de linguagem grandes a lidar com tarefas intensivas em conhecimento.

NLTK — Kit de processamento de linguagem natural em Python

RoleLLM — Estrutura de RPG para Modelos de Linguagem Grandes

Modelo de Incorporação de Texto Gemini Embedding — Gemini Embedding é um modelo de incorporação de texto avançado que fornece poderosas habilidades de compreensão de linguagem por meio da API Gemini.

语析Yuxi-Know — Sistema de perguntas e respostas de grafos de conhecimento baseado em banco de conhecimento RAG de modelo grande, suporta adaptação de vários modelos grandes e implantação local.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Spark-TTS — Spark-TTS é um modelo de síntese de voz de fluxo único desacoplado eficiente baseado em modelos de linguagem grandes.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Clone — Clone é um robô humanoide com tecnologia de músculos artificiais revolucionária Myofiber, capaz de caminhar naturalmente.

Cliprun — Transforme qualquer página da web em um ambiente de programação Python; execute código sem configuração.

ViDoRAG — ViDoRAG é uma estrutura de agente de raciocínio iterativo dinâmico que combina recuperação de documentos visuais com geração aprimorada.

Microsoft Dragon Copilot — O Microsoft Dragon Copilot é um espaço de trabalho de IA para o setor de saúde que simplifica o fluxo de trabalho de documentação clínica e aumenta a eficiência.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

smallpond — Uma estrutura de processamento de dados leve baseada em DuckDB e 3FS