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grape

高性能图处理和节点嵌入库

GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。

graph-rag - 自动生成知识图谱和文档网络以增强RAG性能
GithubKnowledge Graph RAGRAG开源项目搜索文档网络知识图谱
graph-rag项目旨在提升检索增强生成(RAG)的性能。它自动从文档中提取实体和关系,构建知识图谱和文档关联网络。这些图谱可用于搜索相关实体或查找相互关联的文档,增强大型语言模型的上下文信息。该项目在处理医疗等专业领域文档时尤为有效,能提高信息检索和知识推理效率。
graphstorm - 训练和部署大规模图机器学习模型的企业级框架
GithubGraphStorm分布式训练图机器学习开源项目节点分类链接预测
GraphStorm是一个面向企业的图机器学习框架,能处理数十亿节点和边的超大规模图。它提供可扩展的训练和推理管道,内置多种GML模型,支持一键训练。框架还提供丰富配置选项用于自定义模型和训练流程,并支持分布式训练自定义GML模型,只需提供模型实现即可实现扩展。
pygraft - 开源Python库,生成自定义模式和知识图谱
GithubPyGraft合成模式开源库开源项目知识图谱生成语义网
PyGraft是一个开源Python库,用于生成合成但真实的模式和知识图谱(KGs)。该工具支持灵活配置生成过程,可单独或同时生成模式和KG。PyGraft采用RDFS和OWL构造,确保逻辑一致性,适用于数据敏感或难以获取的研究领域。它提供多种可调参数,并使用DL推理器保证一致性。研究人员可以利用PyGraft根据简单规格快速生成所需的模式和KGs。
graphrag - 提升文本数据结构化处理能力的先进工具
AI生图GithubGraphRAGLLMs开源项目数据管道热门知识图谱隐私数据
GraphRAG是一个革新的数据管道和转换套件,旨在利用大型语言模型(LLMs)的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该项目通过加快索引过程并优化提示调整,提供在Azure上的端到端用户体验,有效增强LLMs处理私有数据的能力。此外,GraphRAG的研究和开发还专注于推动负责任的AI使用,确保用户能够最大限度地发挥系统的潜力并减少限制的影响。
grape-swagger - Grape API的自动Swagger文档生成工具
API文档GithubGrapeRubySwaggergrape-swagger开源项目
grape-swagger是一个专为Grape API设计的Ruby gem,能够自动生成符合Swagger规范的API文档。它可以轻松整合到现有Grape项目中,输出可在Swagger UI中浏览的文档。该工具具有丰富的配置选项,包括自定义主机、基础路径和安全定义等。grape-swagger还支持与grape-entity和representable等流行的模型解析器集成,为开发者提供了一个高效的API文档管理解决方案,有效提升了API的可发现性和可用性。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具,兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务,数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域,并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
stack-graphs - Rust实现的高效编程语言名称解析框架
GithubRust实现Stack graphs名称解析开源项目程序语言
Stack-graphs 是一个 Rust 实现的编程语言名称解析框架,支持为任意语言定义高效、增量式的解析规则。该项目独立于现有构建和分析工具,提供灵活性和高性能。基于 TU Delft 的 scope graphs 理论,Stack-graphs 采用 Apache 2.0 和 MIT 双重许可。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
instagraph - 将文本自动转换为知识图谱的开源工具
API接口GithubInstaGraph开源项目文本转图知识图谱
InstaGraph是一个开源项目,可将文本或URL转换为知识图谱。该工具基于OpenAI的GPT-3.5技术,生成彩色图形以展示复杂主题中的实体关系。InstaGraph支持动态文本转图形、节点和边缘的颜色编码,并采用响应式设计。除了易于安装和使用外,它还提供API接口便于集成。项目正在开发图形存储、历史记录和图形合并等新功能,致力于构建大规模知识图谱。
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