%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Graphagent
簡介 :
GraphAgent是一個自動化代理流水線，旨在處理顯式的圖形依賴和隱式的圖形增強語義相互依賴，以適應實際數據場景中的預測任務（例如節點分類）和生成任務（例如文本生成）。它由三個關鍵組件構成：構建知識圖譜以反映複雜語義依賴的圖形生成代理；解釋不同用戶查詢並制定相應任務的計劃代理；以及高效執行計劃任務並自動化工具匹配和調用的執行代理。GraphAgent通過集成語言模型和圖形語言模型來揭示覆雜的關係信息和數據語義依賴。
需求人群 :
GraphAgent的目標受眾是數據科學家、機器學習工程師和研究人員，他們需要處理複雜的圖形數據和語義依賴，以進行預測和生成任務。該產品通過自動化和集成先進的語言模型，幫助他們提高效率和準確性。
使用場景
使用GraphAgent進行節點分類，以識別社交網絡中的關鍵影響者。
利用GraphAgent生成技術文檔，通過理解文檔間的複雜關係來創建概要。
在推薦系統中應用GraphAgent，通過分析用戶行為和產品間的關係來提升推薦準確性。
產品特色
構建知識圖譜：GraphAgent的圖形生成代理能夠構建知識圖譜，反映複雜的語義依賴。
任務規劃：任務規劃代理可以解釋多種用戶查詢，並制定相應的任務。
任務執行：任務執行代理能夠高效執行計劃任務，並自動化工具匹配和調用。
語言模型集成：GraphAgent集成了語言模型和圖形語言模型，以揭示覆雜的關係信息和數據語義依賴。
多任務處理：適用於預測任務和生成任務，如節點分類和文本生成。
自動化工具匹配和調用：響應用戶查詢時，自動匹配和調用合適的工具。
使用教程
1. 克隆代碼庫：使用git clone命令克隆GraphAgent的代碼庫。
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2. 創建環境：使用conda創建一個新的Python環境，並激活它。
3. 安裝依賴：通過pip安裝GraphAgent推理所需的依賴。
4. 獲取預訓練模型：從Hugging Face下載預訓練模型，並替換或自動下載。
5. 設置規劃器和API令牌：在run.sh文件中設置默認規劃器和API密鑰。
6. 運行推理：通過運行bash腳本啟動GraphAgent，並輸入用戶指令或文件路徑進行推理。
7. 查看結果：根據輸入的指令或文件路徑，觀察GraphAgent如何處理任務並輸出結果。
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