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pygraft

开源Python库,生成自定义模式和知识图谱

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。

knowledge_graph_maker - 自动化文本知识图谱生成工具
GRAGGithubNeo4jPython工具图数据库开源项目知识图谱
knowledge_graph_maker是一个基于Python的工具,可将文本转换为基于指定本体的知识图谱。该工具支持大规模文本处理,利用大型语言模型(LLM)提取实体和关系,并能与Neo4j数据库集成。它可用于分析概念重要性、发现知识社区,以及实现图检索增强生成(GRAG),为文本分析和高级问答系统提供支持。
kglab - 简化Python知识图谱构建的开源库
GithubPython库RDF图数据科学开源项目知识图谱
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。
graphbrain - AI领域的开源工具,用于自动语义提取与文本理解
GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图
Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具,旨在实现自动语义提取和文本理解,探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助,作为socsemics项目的一部分,关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念,结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法,旨在提升研究的可理解性和可重复性,尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境
llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱,利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识,支持多种实体类型和关系,并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型,都能生成详细图谱并显示token使用情况。
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。
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。
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。
grape - 高性能图处理和节点嵌入库
GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入
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。
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。
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