kglab

简化Python知识图谱构建的开源库

kglab是一个构建知识图谱的Python开源库，支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库，提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域，项目持续更新并欢迎社区贡献。

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介绍相关项目

skglm - 快速灵活的稀疏广义线性模型Python库

GLMGithubscikit-learnskglm开源项目机器学习稀疏模型

skglm是一个开源Python库，专为解决稀疏广义线性模型(GLMs)而设计。它提供快速估计器，完全兼容scikit-learn，并支持更多模型。其模块化设计允许用户自定义估计器，灵活性高。skglm在处理大型数据集时，性能最高可达scikit-learn的100倍。

nyaggle - Kaggle和数据科学竞赛的Python工具库

Githubnyaggle实验追踪开源项目机器学习特征工程验证

nyaggle是一个面向数据科学竞赛的Python工具库，专注于实验跟踪、特征工程和模型验证。它提供实验追踪、集成学习、特征存储等功能，支持高级API进行交叉验证实验。该库还包含目标编码、BERT文本向量化等特征工程工具，以及对抗验证和时间序列分割等验证方法，是Kaggle等竞赛中的实用助手。

dspy-neo4j-knowledge-graph - DSPy和Neo4j驱动的自动知识图谱构建工具

DSPyDockerGPT-4GithubNeo4j开源项目知识图谱

dspy-neo4j-knowledge-graph项目结合DSPy、Neo4j和GPT-4技术，实现文本到知识图谱的自动化构建。系统能从文本中提取实体和关系，生成Cypher查询语句，并在Neo4j数据库中创建知识图谱。通过优化模式上下文，支持与现有数据结构的连接。项目提供简洁的安装和使用流程，为知识图谱研究和应用提供开源解决方案。项目采用Docker容器化部署Neo4j，简化了环境配置过程。使用Python虚拟环境管理依赖，确保了运行环境的一致性。系统通过环境变量配置API密钥和数据库连接，增强了安全性和灵活性。项目文档提供了详细的安装、使用和清理说明，便于用户快速上手和维护。

CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包

CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习

CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。

DIG - 图深度学习的综合平台，支持高级图生成、自监督学习和三维图研究

DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目

DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标，支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级，推荐使用。

llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱

DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目

llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式，并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱，并通过对话查询与数据交互。

Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南

Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理

该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。

networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库

GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析

NetworkX是一个功能强大的Python库，专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型，包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法，如最短路径计算、中心性分析和社区检测，并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域，支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。

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。

Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库

GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫

ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程，适用于网站和本地文件，如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息，ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装，支持多种自定义配置，适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。

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