GraphAgent
G
Graphagent
紹介 :
GraphAgentは、明示的なグラフ依存関係と暗黙的なグラフ拡張意味依存関係を処理するように設計された、自動化されたエージェントパイプラインであり、ノード分類などの予測タスクや、テキスト生成などの生成タスクに対応します。3つの主要なコンポーネントから構成されます。複雑な意味的依存関係を反映した知識グラフを構築するグラフ生成エージェント、様々なユーザークエリを解釈し適切なタスク計画を策定する計画エージェント、そして計画されたタスクを効率的に実行し、ツールのマッチングと呼び出しを自動化する実行エージェントです。GraphAgentは、言語モデルとグラフ言語モデルを統合することで、複雑な関係情報とデータの意味依存関係を明らかにします。
ターゲットユーザー :
GraphAgentのターゲットユーザーは、予測と生成タスクのために複雑なグラフデータと意味的依存関係を処理する必要がある、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者です。本製品は、高度な言語モデルの自動化と統合により、効率性と正確性の向上を支援します。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.6K
使用シナリオ
ソーシャルネットワークにおける主要な影響者を特定するためのノード分類にGraphAgentを使用する。
ドキュメント間の複雑な関係を理解して概要を作成するために、GraphAgentを使用して技術ドキュメントを生成する。
ユーザー行動と製品間の関係を分析して推薦の精度を高めるために、レコメンドシステムにGraphAgentを適用する。
製品特徴
知識グラフの構築:GraphAgentのグラフ生成エージェントは、複雑な意味的依存関係を反映した知識グラフを構築できます。
タスクプランニング:タスクプランニングエージェントは、様々なユーザークエリを解釈し、それに対応するタスクを計画できます。
タスク実行:タスク実行エージェントは、計画されたタスクを効率的に実行し、ツールのマッチングと呼び出しを自動化できます。
言語モデルの統合:GraphAgentは言語モデルとグラフ言語モデルを統合し、複雑な関係情報とデータの意味依存関係を明らかにします。
マルチタスク処理:ノード分類やテキスト生成などの予測タスクと生成タスクに対応できます。
ツールの自動マッチングと呼び出し:ユーザーのクエリに応答して、適切なツールを自動的にマッチングし呼び出します。
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン:`git clone`コマンドを使用してGraphAgentのリポジトリをクローンします。
2. 環境の作成:condaを使用して新しいPython環境を作成し、それをアクティブにします。
3. 依存関係のインストール:pipを使用してGraphAgentの推論に必要な依存関係をインストールします。
4. 事前学習済みモデルの取得:Hugging Faceから事前学習済みモデルをダウンロードし、置き換えたり自動ダウンロードしたりします。
5. プランナーとAPIトークンの設定:`run.sh`ファイルでデフォルトのプランナーとAPIキーを設定します。
6. 推論の実行:bashスクリプトを実行してGraphAgentを起動し、ユーザーコマンドまたはファイルパスを入力して推論を実行します。
7. 結果の確認:入力されたコマンドまたはファイルパスに基づいて、GraphAgentがタスクをどのように処理し、結果を出力するかを確認します。
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