

Whyhow ナレッジグラフスタジオ
紹介 :
WhyHow ナレッジグラフスタジオは、RAGネイティブ知識グラフの作成と管理を簡素化するためのオープンソースプラットフォームです。ルールベースのエンティティ解析、モジュール式グラフ構築、柔軟なデータ取得、API優先設計、SDKサポートを提供します。NoSQLデータベース上に構築されており、柔軟で拡張可能なストレージ層を提供し、複雑な関係データの検索とトラバーサルを容易にします。構造化データと非構造化データの両方の処理、探索的グラフや高度にパターン化された制約グラフの構築に適しており、スケーラビリティと柔軟性を備え、実験や大規模な使用に適しています。
ターゲットユーザー :
データサイエンティスト、AI開発者、企業データアナリストがターゲットユーザーです。この製品は、柔軟で拡張可能なプラットフォームを提供し、知識グラフの構築と管理、複雑なデータ分析、AIアプリケーション開発をサポートするため、彼らにとって最適です。
使用シナリオ
企業ナレッジベースの構築、内部データリソースの統合。
インテリジェントなQ&Aシステムの開発、グラフベースのセマンティック検索の提供。
パーソナライズされたレコメンドシステムの実装、ユーザー行動と好みに基づいた知識グラフの構築。
製品特徴
? ルールベースのエンティティ解析:ルールベースのエンティティ認識と解析機能を提供します。
? モジュール式グラフ構築:モジュール式のグラフ構築方式をサポートし、管理と拡張が容易です。
? 柔軟なデータ取得:構造化データと非構造化データを含む、複数のデータソースからのデータ取得を可能にします。
? API優先設計:RESTful APIインターフェースを提供し、開発者による迅速な統合と開発を容易にします。
? SDKサポート:Python SDKを提供し、知識グラフとのインタラクションを簡素化します。
? 拡張性:NoSQLデータベース上に構築されており、拡張と迅速なデータ検索が容易です。
? データベース非依存性:関係型データベースやグラフデータベースなど、さまざまな種類のデータベースをサポートすることを目指しています。
使用チュートリアル
1. ローカル環境にコードリポジトリをクローンします。
2. Python 3.10以降をインストールします。
3. pipを使用してプロジェクトの依存関係をインストールします。
4. データベース接続やAPIキーなど、環境変数を設定します。
5. CLIスクリプトを使用してデータベースコレクションとインデックスを作成します。
6. ユーザーを作成し、APIキーを取得します。
7. APIサーバーを起動し、Swagger UIにアクセスしてAPIテストを行います。
8. Python SDKを使用して知識グラフとインタラクションし、グラフデータを作成および管理します。
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