使用场景

在学术研究中，利用Knowledge Graph RAG构建领域知识图谱，辅助文献综述和信息整合。

企业利用该模型进行市场分析，通过文档网络关联竞争对手信息，增强商业洞察。

在医疗领域，构建疾病和药物的知识图谱，辅助医生进行诊断和治疗决策。

产品特色

自动创建知识图谱和文档网络

通过图谱结构搜索知识实体或互联文档

利用tf-idf算法创建文档图谱

支持搜索邻居节点和相似文档

提供Python接口，易于集成和扩展

支持自定义图谱节点和边的属性

适用于增强大型语言模型的上下文理解能力

使用教程

1. 安装Knowledge Graph RAG库：使用pip命令安装。

2. 创建知识图谱或文档图谱：根据需求定义图谱结构和节点属性。

3. 搜索知识图谱中的实体或文档：利用图谱的搜索功能查找相关信息。

4. 利用图谱结构增强语言模型：将图谱信息整合到模型输入中，提高模型性能。

5. 自定义图谱节点和边：根据特定需求调整图谱结构。

6. 集成到现有项目中：将Knowledge Graph RAG作为模块集成到Python项目中。

7. 持续优化和更新：根据反馈和最新研究成果更新图谱和模型。