WhyHow Knowledge Graph Studio
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Whyhow Knowledge Graph Studio
简介 :
WhyHow Knowledge Graph Studio是一个开源平台,旨在简化创建和管理RAG-native知识图谱的过程。该平台提供基于规则的实体解析、模块化图构建、灵活的数据摄取以及API优先设计,并支持SDK。它基于NoSQL数据库构建,提供灵活、可扩展的存储层,使复杂关系的数据检索和遍历变得容易。该平台适用于处理结构化和非结构化数据,构建探索性图谱或高度模式化约束图谱,旨在实现规模化和灵活性,适用于实验和大规模使用。
需求人群 :
目标受众为数据科学家、AI开发者和企业数据分析师。该产品适合他们,因为它提供了一个灵活、可扩展的平台来构建和管理知识图谱,支持复杂的数据分析和AI应用开发。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 96.9K
使用场景
构建企业知识库,整合内部数据资源。
开发智能问答系统,提供基于图谱的语义搜索。
实现个性化推荐系统,基于用户行为和偏好构建知识图谱。
产品特色
• 规则基于实体解析:提供基于规则的实体识别和解析功能。
• 模块化图构建:支持模块化的图谱构建方式,便于管理和扩展。
• 灵活的数据摄取:允许从多种数据源摄取数据,包括结构化和非结构化数据。
• API优先设计:提供RESTful API接口,便于开发者快速集成和开发。
• 支持SDK:提供Python SDK,简化与知识图谱的交互。
• 可扩展性:构建于NoSQL数据库之上,易于扩展和快速数据检索。
• 数据库无关性:旨在支持多种类型的数据库,包括关系型和图形数据库。
使用教程
1. 克隆代码库到本地环境。
2. 安装Python 3.10或更高版本。
3. 通过pip安装项目依赖。
4. 配置环境变量,包括数据库连接和API密钥。
5. 使用CLI脚本创建数据库集合和索引。
6. 创建用户并获取API密钥。
7. 启动API服务器,访问Swagger UI进行API测试。
8. 使用Python SDK与知识图谱进行交互,创建和管理图谱数据。
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