knowledge-graph-of-thoughts：集成LLM推理与动态知识图的AI助手架构 ...

knowledge-graph-of-thoughts：集成LLM推理与动态知识图的AI助手架构

    knowledge-graph-of-thoughts Official Implementation of "Affordable AI Assistants with Knowledge Graph of Thoughts"  

项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-graph-of-thoughts   
项目介绍

knowledge-graph-of-thoughts（KGoT）是一种创新的AI助手架构，它将大型语言模型（LLM）的推理本领与动态构建的知识图谱（KGs）相连合。KGoT可以或许从任务相干的信息中提取并构建动态的知识图谱表现，并通过外部工具（如数学求解器、网络爬虫和Python脚本）进行迭代增强。这种任务相干知识的结构化表现，使得低成本模型可以或许有用地解决复杂任务。
项目技术分析

KGoT系统设计为一个模块化和灵活的框架，包括三个重要组件：控制器（Controller）、图存储（Graph Store）和集成工具（Integrated Tools），每个组件在任务解决过程中都发挥着关键作用。

• 控制器（Controller）：提供对KGoT管道中可自界说参数的细粒度控制，并协调基于KG的推理过程。
  
• 图存储（Graph Store）：提供支持各种知识图谱后端的模块化接口。初始支持Neo4j和NetworkX。
  
• 集成工具（Integrated Tools）：答应灵活和可扩展的工具使用，并赋予框架多模态推理本领。
  

项目技术应用场景

KGoT框架重要应用于构建成本效益高的AI助手，实用于必要连合外部信息和复杂推理的任务。比方，它可以用于：

• 复杂问题解答：在客户服务、技术支持和学术研究中，对用户提出的问题进行深入理解和回答。
  
• 文档摘要：自动从大量文档中提取关键信息，天生摘要。
  
• 数据分析：在数据麋集型任务中，自动构建知识图谱以支持数据挖掘和洞察发现。
  

项目特点

• 动态知识图谱构建：KGoT可以或许根据任务需求动态构建知识图谱，提供任务相干的结构化信息。
  
• 低成本模型：通过集成工具和动态知识图谱，即使低成本模型也可以或许有用解决复杂任务。
  
• 模块化设计：框架的模块化设计使得它易于扩展和顺应不同的需求。
  
• 多模态推理：通过集成多种工具，KGoT可以或许实现多模态推理，提供更全面的解决方案。
  
• 容器化部署：为了提供安全的执行环境，关键模块如Neo4j图数据库和Python代码工具被容器化，确保了代码执行的安全性。
  

以下是如何使用KGoT的快速入门指南：
安装KGoT

起首，确保您的系统中安装了Python 3.10或更高版本。

1. git clone https://github.com/spcl/knowledge-graph-of-thoughts.git
2. cd knowledge-graph-of-thoughts/
3. pip install -e .
4. playwright install

复制代码

配置API密钥和模型

请根据必要更新kgot/config_llms.json文件中的API密钥和模型信息。
对于SurferAgent工具，必要设置SerpAPI的API密钥，可在kgot/config_tools.json文件中完成。
设置容器化环境

为了提供安全且同等的执行环境，关键模块如Neo4j图数据库和Python代码工具被容器化。

1. cd docker_instances/
2. chmod -R 777 neo4j_docker/snapshots # 为快照日志授予权限
3. docker compose --env-file neo4j_docker/.env up

复制代码

快速使用

KGoT重要使用GAIA基准进行评估，但也提供了直接使用任务描述来运行KGoT的方法。

1. kgot single -p "What is a knowledge graph?"

复制代码

您还可以选择后端并传递文件：

1. kgot --db_choice neo4j --controller_choice directRetrieve single --p "Could you summarize the content of these files for me?" --files [path/to/file1] [path/to/file2]

复制代码

通过以上介绍，KGoT无疑是一个值得关注的开源项目，特别是对于盼望在AI助手领域实现创新的开发者而言。它不仅提供了动态知识图谱构建的强盛本领，还通过模块化设计和容器化部署，确保了易用性和安全性。赶快尝试KGoT，开启您在AI领域的创新之旅吧！
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项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-graph-of-thoughts   

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