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KET RAG
KET RAG
该产品适用于需要高效知识检索和生成的开发人员、研究人员以及企业级应用开发者。它能够帮助用户在大规模文档中快速检索相关信息，并生成高质量的答案，适用于问答系统、智能客服、知识管理等场景。
模型训练与部署知识管理#知识图谱#检索增强型生成#自然语言处理#Python#高效索引普通产品开源
总访问量： 474,564,576
占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
网站流量
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替代品
简介
KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。
截图
产品特色
支持知识图谱骨架（SkeletonRAG）以选择关键文本片段并提取结构化知识。
通过文本-关键词二分图（KeywordRAG）高效链接关键词与文本片段。
结合实体和关键词通道实现高效的检索和高质量的生成。
支持通过 Poetry 安装依赖，便于环境配置和管理。
提供灵活的索引构建和上下文生成工具，适用于多种应用场景。
使用教程
1. 安装依赖：使用 Poetry 安装项目依赖。
2. 初始化项目：运行初始化命令设置项目文件结构。
3. 调整提示词：通过 prompt-tune 命令调整提示词以优化检索效果。
4. 构建索引：运行索引命令创建知识图谱和文本索引。
5. 生成上下文和答案：使用 create_context.py 和 llm_answer.py 脚本生成上下文和答案。
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
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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