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.

Produto ComumProgramaçãoGrafo de ConhecimentoGeração Aprimorada por Recuperação de Informações

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KET-RAG (Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation) é uma poderosa estrutura de geração aprimorada por recuperação de informações que integra a tecnologia de grafos de conhecimento. Por meio de uma estrutura de indexação multigranular (como a estrutura óssea do grafo de conhecimento e o gráfico bipartido texto-palavra-chave), ela realiza a recuperação e geração de conhecimento de forma eficiente. A estrutura reduz os custos de indexação e, simultaneamente, melhora significativamente a qualidade da recuperação e geração, sendo adequada para aplicações RAG em larga escala. KET-RAG é desenvolvido em Python, suporta configurações e extensões flexíveis e é adequado para desenvolvedores e pesquisadores que necessitam de recuperação e geração de conhecimento eficientes.

Suporta a estrutura óssea do grafo de conhecimento (SkeletonRAG) para selecionar fragmentos de texto-chave e extrair conhecimento estruturado.
Liga palavras-chave e fragmentos de texto de forma eficiente por meio do gráfico bipartido texto-palavra-chave (KeywordRAG).
Combina canais de entidades e palavras-chave para alcançar recuperação eficiente e geração de alta qualidade.
Suporta a instalação de dependências via Poetry
facilitando a configuração e a gestão do ambiente.
Oferece ferramentas flexíveis de construção de índice e geração de contexto
adequadas para diversos cenários de aplicação.

Este produto é adequado para desenvolvedores
pesquisadores e desenvolvedores de aplicações empresariais que necessitam de recuperação e geração de conhecimento eficientes. Ele permite que os usuários recuperem informações relevantes rapidamente em documentos em larga escala e gerem respostas de alta qualidade
sendo adequado para cenários como sistemas de perguntas e respostas
atendimento ao cliente inteligente e gestão do conhecimento.

Em um sistema de perguntas e respostas
o KET-RAG pode recuperar rapidamente informações do banco de conhecimento e gerar respostas precisas.
Em cenários de atendimento ao cliente inteligente
o KET-RAG pode recuperar informações relevantes com base nas perguntas do usuário e gerar respostas.
Em um sistema de gestão do conhecimento

1. Instalar dependências: Utilize o Poetry para instalar as dependências do projeto.
2. Inicializar o projeto: Execute o comando de inicialização para configurar a estrutura de arquivos do projeto.
3. Ajustar o prompt: Ajuste o prompt por meio do comando prompt-tune para otimizar os resultados da recuperação.
4. Construir o índice: Execute o comando de indexação para criar o grafo de conhecimento e o índice de texto.
5. Gerar contexto e respostas: Utilize os scripts create_context.py e llm_answer.py para gerar o contexto e as respostas.

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KET-RAG 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

KET-RAG Tendência de Visitas

KET-RAG Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

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KET-RAG Alternativas

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.

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

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

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

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

Datalore — Ferramenta de análise de dados impulsionada por IA

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

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

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

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.

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

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.

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

Probly — Um aplicativo cliente de desktop com tecnologia de IA que combina a funcionalidade de planilhas com a capacidade de análise de dados do Python.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

olmOCR — O olmOCR é um pacote de ferramentas para linearizar PDFs para treinamento de conjuntos de dados de LLMs.

Extensões de IA do Raycast — O Raycast lança o AI Extensions, permitindo que você converse e execute tarefas em aplicativos de computador por meio de comandos em linguagem natural.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.

tablegpt-agent — Agente pré-construído do TableGPT2 para tarefas de perguntas e respostas baseadas em tabelas.

bRAG-langchain — Um projeto de código aberto para construir aplicativos de Geração Aumentada por Busca (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

Qwen — Qwen Chat é uma ferramenta de bate-papo de inteligência artificial baseada em um modelo de linguagem avançado, oferecendo conversas inteligentes e diversas funcionalidades.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.