GraphReasoning是一個利用生成式人工智能技術將1000篇科學論文轉化為知識圖譜的項目。通過結構化分析，計算節點度、識別社區和連接性，評估聚類係數和關鍵節點的介數中心性，揭示了迷人的知識架構。該圖譜具有無標度性質，高度互聯，可用於圖推理，利用傳遞性和同構性質揭示前所未有的跨學科關係，用於回答問題、識別知識空白、提出前所未有的材料設計和預測材料行為。

iText2KG是一個Python包，旨在利用大型語言模型從文本文檔中提取實體和關係，增量構建一致的知識圖譜。它具備零樣本能力，允許在沒有特定訓練的情況下跨不同領域進行知識提取。該包包括文檔蒸餾、實體提取和關係提取模塊，確保實體和關係得到解決和唯一性。它通過Neo4j提供知識圖譜的可視化表示，支持交互式探索和分析結構化數據。

knowledge_graph_maker是一個Python庫，能夠根據給定的本體論將任意文本轉換為知識圖譜。知識圖譜是一種語義網絡，代表現實世界實體之間的網絡和它們之間的關係。該庫通過圖算法和中心性計算，幫助用戶深入分析文本內容，實現概念之間的連接性分析，以及通過圖檢索增強生成（GRAG）技術，提升與文本的交流深度。

ai-renamer 是一個基於 Node.js 的命令行工具，利用 Ollama 和 LM Studio 模型（如 Llava, Gemma, Llama 等）智能地根據文件內容重命名文件。它支持視頻、圖片等多種文件類型，並且可以通過自定義參數來優化重命名過程。該工具使用戶能夠自動化文件管理，提高效率，尤其適合需要批量處理文件名的開發者和內容創作者。

llm-graph-builder是一個利用大型語言模型（如OpenAI、Gemini等）從非結構化數據（PDF、DOCS、TXT、YouTube視頻、網頁等）中提取節點、關係及其屬性，並使用Langchain框架創建結構化知識圖譜的應用程序。它支持從本地機器、GCS或S3存儲桶或網絡資源上傳文件，選擇LLM模型並生成知識圖譜。

meet-libai是一個以唐代詩人李白及其詩歌作品為核心，結合人工智能技術構建的知識圖譜和AI智能體項目。該項目通過數字化手段，創新傳統文化的普及推廣方式，使李白的詩歌文化得到更廣泛的傳播和深入的理解。項目利用自然語言處理技術，構建了包含李白生平、詩歌風格、藝術成就等多維度信息的知識圖譜，並訓練了能夠與用戶進行高質量互動的AI智能體，提供了一種新穎的學習和體驗傳統文化的方式。

Knowledge Graph RAG 是一個開源的Python庫，它通過創建知識圖譜和文檔網絡來增強大型語言模型（LLM）的性能。這個庫允許用戶通過圖譜結構來搜索和關聯信息，從而為語言模型提供更豐富的上下文。它主要應用於自然語言處理領域，尤其是在文檔檢索和信息抽取任務中。

Open WebUI是一個為LLMs（大型語言模型）設計的友好型Web用戶界面，支持Ollama和OpenAI兼容的API。它提供了直觀的聊天界面、響應式設計、快速響應性能、簡易安裝、代碼語法高亮、Markdown和LaTeX支持、本地RAG集成、Web瀏覽能力、提示預設支持、RLHF註釋、會話標記、模型下載/刪除、GGUF文件模型創建、多模型支持、多模態支持、模型文件構建器、協作聊天、OpenAI API集成等功能。

AI Name Generators是一款利用人工智能技術自動生成各種類型名稱的工具。用戶只需輸入一些基本信息或選擇特定類別，如船名、日本名、遊戲名等，系統將根據輸入的標準生成一系列獨特且富有創意的名字。該工具特別適合需要命名的場合，比如遊戲開發者、作家和企業主，因為它節省時間並提供靈感，幫助他們找到最合適的名字。

GraphReasoning是一個利用生成式人工智能技術將1000篇科學論文轉化為知識圖譜的項目。通過結構化分析，計算節點度、識別社區和連接性，評估聚類係數和關鍵節點的介數中心性，揭示了迷人的知識架構。該圖譜具有無標度性質，高度互聯，可用於圖推理，利用傳遞性和同構性質揭示前所未有的跨學科關係，用於回答問題、識別知識空白、提出前所未有的材料設計和預測材料行為。

iText2KG是一個Python包，旨在利用大型語言模型從文本文檔中提取實體和關係，增量構建一致的知識圖譜。它具備零樣本能力，允許在沒有特定訓練的情況下跨不同領域進行知識提取。該包包括文檔蒸餾、實體提取和關係提取模塊，確保實體和關係得到解決和唯一性。它通過Neo4j提供知識圖譜的可視化表示，支持交互式探索和分析結構化數據。

Triplex是一個創新的開源模型，能夠將大量非結構化數據轉換為結構化數據，其在知識圖譜構建方面的表現超越了gpt-4o，且成本僅為其十分之一。它通過高效的將非結構化文本轉換為知識圖譜的構建基礎——語義三元組，大幅降低了知識圖譜的生成成本。

knowledge_graph_maker是一個Python庫，能夠根據給定的本體論將任意文本轉換為知識圖譜。知識圖譜是一種語義網絡，代表現實世界實體之間的網絡和它們之間的關係。該庫通過圖算法和中心性計算，幫助用戶深入分析文本內容，實現概念之間的連接性分析，以及通過圖檢索增強生成（GRAG）技術，提升與文本的交流深度。

ai-renamer 是一個基於 Node.js 的命令行工具，利用 Ollama 和 LM Studio 模型（如 Llava, Gemma, Llama 等）智能地根據文件內容重命名文件。它支持視頻、圖片等多種文件類型，並且可以通過自定義參數來優化重命名過程。該工具使用戶能夠自動化文件管理，提高效率，尤其適合需要批量處理文件名的開發者和內容創作者。

llm-graph-builder是一個利用大型語言模型（如OpenAI、Gemini等）從非結構化數據（PDF、DOCS、TXT、YouTube視頻、網頁等）中提取節點、關係及其屬性，並使用Langchain框架創建結構化知識圖譜的應用程序。它支持從本地機器、GCS或S3存儲桶或網絡資源上傳文件，選擇LLM模型並生成知識圖譜。

meet-libai是一個以唐代詩人李白及其詩歌作品為核心，結合人工智能技術構建的知識圖譜和AI智能體項目。該項目通過數字化手段，創新傳統文化的普及推廣方式，使李白的詩歌文化得到更廣泛的傳播和深入的理解。項目利用自然語言處理技術，構建了包含李白生平、詩歌風格、藝術成就等多維度信息的知識圖譜，並訓練了能夠與用戶進行高質量互動的AI智能體，提供了一種新穎的學習和體驗傳統文化的方式。

Knowledge Graph RAG 是一個開源的Python庫，它通過創建知識圖譜和文檔網絡來增強大型語言模型（LLM）的性能。這個庫允許用戶通過圖譜結構來搜索和關聯信息，從而為語言模型提供更豐富的上下文。它主要應用於自然語言處理領域，尤其是在文檔檢索和信息抽取任務中。