

Kg Gen
簡介 :
kg-gen 是一個基於人工智能的工具,能夠從普通文本中提取知識圖譜。它支持處理小到單句話、大到長篇文檔的文本輸入,並且可以處理對話格式的消息。該工具利用先進的語言模型和結構化輸出技術,能夠幫助用戶快速構建知識圖譜,適用於自然語言處理、知識管理以及模型訓練等領域。kg-gen 提供了靈活的接口和多種功能,旨在簡化知識圖譜的生成過程,提高效率。
需求人群 :
kg-gen 適合需要從文本中提取結構化知識的開發者、研究人員和數據科學家。它可以幫助他們快速生成知識圖譜,用於模型訓練、知識管理和自然語言處理任務。此外,它也適用於需要對文本進行深入分析和關係挖掘的專業人士。
使用場景
從家庭關係文本中提取人物關係圖譜。
從技術文檔中提取概念和關係,用於知識管理。
分析對話內容,生成對話主題和實體的關係圖。
產品特色
支持從純文本和對話消息中提取知識圖譜。
能夠處理大篇幅文本,通過分塊和聚類技術優化處理速度。
提供實體和關係的聚類功能,減少重複和冗餘信息。
支持多種語言模型和API提供商,如OpenAI、Ollama等。
可以聚合多個知識圖譜,生成更全面的知識結構。
使用教程
1. 安裝 kg-gen 模塊:使用 pip install kg-gen 命令安裝。
2. 導入並初始化 KGGen 類,可選配置模型和 API 密鑰。
3. 提供文本輸入,調用 generate 方法生成知識圖譜。
4. 可選設置 chunk_size 參數,對大篇幅文本進行分塊處理。
5. 使用 cluster 方法對生成的圖譜進行聚類優化。
6. 聚合多個圖譜,生成更全面的知識結構。
7. 根據需要保存或進一步處理生成的知識圖譜。
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