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Graphagent
Graphagent
GraphAgent的目标受众是数据科学家、机器学习工程师和研究人员，他们需要处理复杂的图形数据和语义依赖，以进行预测和生成任务。该产品通过自动化和集成先进的语言模型，帮助他们提高效率和准确性。
自动化工作流知识管理#知识图谱#语义依赖#自动化代理#预测任务#生成任务普通产品开源
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简介
GraphAgent是一个自动化代理流水线，旨在处理显式的图形依赖和隐式的图形增强语义相互依赖，以适应实际数据场景中的预测任务（例如节点分类）和生成任务（例如文本生成）。它由三个关键组件构成：构建知识图谱以反映复杂语义依赖的图形生成代理；解释不同用户查询并制定相应任务的计划代理；以及高效执行计划任务并自动化工具匹配和调用的执行代理。GraphAgent通过集成语言模型和图形语言模型来揭示复杂的关系信息和数据语义依赖。
截图
产品特色
构建知识图谱：GraphAgent的图形生成代理能够构建知识图谱，反映复杂的语义依赖。
任务规划：任务规划代理可以解释多种用户查询，并制定相应的任务。
任务执行：任务执行代理能够高效执行计划任务，并自动化工具匹配和调用。
语言模型集成：GraphAgent集成了语言模型和图形语言模型，以揭示复杂的关系信息和数据语义依赖。
多任务处理：适用于预测任务和生成任务，如节点分类和文本生成。
自动化工具匹配和调用：响应用户查询时，自动匹配和调用合适的工具。
使用教程
1. 克隆代码库：使用git clone命令克隆GraphAgent的代码库。
2. 创建环境：使用conda创建一个新的Python环境，并激活它。
3. 安装依赖：通过pip安装GraphAgent推理所需的依赖。
4. 获取预训练模型：从Hugging Face下载预训练模型，并替换或自动下载。
5. 设置规划器和API令牌：在run.sh文件中设置默认规划器和API密钥。
6. 运行推理：通过运行bash脚本启动GraphAgent，并输入用户指令或文件路径进行推理。
7. 查看结果：根据输入的指令或文件路径，观察GraphAgent如何处理任务并输出结果。
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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平均访问时长
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