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Whyhow Knowledge Graph Studio
簡介 :
WhyHow Knowledge Graph Studio是一個開源平臺，旨在簡化創建和管理RAG-native知識圖譜的過程。該平臺提供基於規則的實體解析、模塊化圖構建、靈活的數據攝取以及API優先設計，並支持SDK。它基於NoSQL數據庫構建，提供靈活、可擴展的存儲層，使複雜關係的數據檢索和遍歷變得容易。該平臺適用於處理結構化和非結構化數據，構建探索性圖譜或高度模式化約束圖譜，旨在實現規模化和靈活性，適用於實驗和大規模使用。
需求人群 :
目標受眾為數據科學家、AI開發者和企業數據分析師。該產品適合他們，因為它提供了一個靈活、可擴展的平臺來構建和管理知識圖譜，支持複雜的數據分析和AI應用開發。
使用場景
構建企業知識庫，整合內部數據資源。
開發智能問答系統，提供基於圖譜的語義搜索。
實現個性化推薦系統，基於用戶行為和偏好構建知識圖譜。
產品特色
• 規則基於實體解析：提供基於規則的實體識別和解析功能。
• 模塊化圖構建：支持模塊化的圖譜構建方式，便於管理和擴展。
• 靈活的數據攝取：允許從多種數據源攝取數據，包括結構化和非結構化數據。
• API優先設計：提供RESTful API接口，便於開發者快速集成和開發。
• 支持SDK：提供Python SDK，簡化與知識圖譜的交互。
• 可擴展性：構建於NoSQL數據庫之上，易於擴展和快速數據檢索。
• 數據庫無關性：旨在支持多種類型的數據庫，包括關係型和圖形數據庫。
使用教程
1. 克隆代碼庫到本地環境。
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2. 安裝Python 3.10或更高版本。
3. 通過pip安裝項目依賴。
4. 配置環境變量，包括數據庫連接和API密鑰。
5. 使用CLI腳本創建數據庫集合和索引。
6. 創建用戶並獲取API密鑰。
7. 啟動API服務器，訪問Swagger UI進行API測試。
8. 使用Python SDK與知識圖譜進行交互，創建和管理圖譜數據。
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