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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。
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。
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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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