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Knowledge Graph RAG
Knowledge Graph RAG
目标受众主要是数据科学家、自然语言处理工程师和研究人员，他们需要处理大量文本数据并从中提取有用信息。Knowledge Graph RAG能够帮助他们构建结构化的文本信息网络，从而提高信息检索和处理的效率。
AI知识图谱AI模型#知识图谱#文档网络#自然语言处理#Python库普通产品开源
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产品介绍
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简介
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库，它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型（LLM）的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息，从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域，尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
截图
产品特色
自动创建知识图谱和文档网络
通过图谱结构搜索知识实体或互联文档
利用tf-idf算法创建文档图谱
支持搜索邻居节点和相似文档
提供Python接口，易于集成和扩展
支持自定义图谱节点和边的属性
适用于增强大型语言模型的上下文理解能力
使用教程
1. 安装Knowledge Graph RAG库：使用pip命令安装。
2. 创建知识图谱或文档图谱：根据需求定义图谱结构和节点属性。
3. 搜索知识图谱中的实体或文档：利用图谱的搜索功能查找相关信息。
4. 利用图谱结构增强语言模型：将图谱信息整合到模型输入中，提高模型性能。
5. 自定义图谱节点和边：根据特定需求调整图谱结构。
6. 集成到现有项目中：将Knowledge Graph RAG作为模块集成到Python项目中。
7. 持续优化和更新：根据反馈和最新研究成果更新图谱和模型。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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