知识图谱通常由节点和边组成,节点表示实体,边表示实体之间的关系。 知识图谱可视化:使用 streamlit-agraph 将构建好的知识图谱进行可视化展示。streamlit-agraph 提供了多种可视化方式,可以根据需要选择合适的可视化方式。
基于鸢尾花数据集的知识图谱项目 本项目展示了一个基于鸢尾花数据集的知识图谱,使用了Streamlit框架进行展示。项目使用了Streamlit和PyGraphviz库来展示一个决策树的可视化图。通过加载鸢尾花数据集,训练了一个决策树分类器,然后将训练好的决策树转换为一个漂亮的图形展示出来。用户可以通过侧边栏来调整图的布局和节点之间...
今天我要通过使用Neo4j、LangChain和Streamlit的GraphRAG示例来创建一个可以与您的转换为知识图谱的文档进行交谈的Chatbot。GraphRAG是由微软研究团队于2024年2月提出的重磅-微软发表GraphRAG论文并即将开源项目。他们最近基于这项工作发布了一个实现重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG,您也应该去了解一下。
LangChain AI Twitter账号宣布推出了一个开源的AI Agent Service Toolkit,旨在简化开发人员部署AI代理的流程。这个工具包集成了LangGraph、FastAPI和Streamlit,旨在促进快速开发和推出可投入生产的AI服务。这个开源工具包的可用性意味着...
最后,我做了一个 Streamlit 的 Demo来比较 Graph RAG 与 Vector RAG,从中我们可以看到 Graph RAG 并没有取代 Embedding、向量搜索的方法,而是增强了/补充了它的不足。 Text2Cypher 基于图谱的 LLM 的另一种有趣方法是 Text2Cypher。这种方法不依赖于实体的子图检索,而是将任务/问题翻译成一个面向答案的特定图...
LangChainAI(hwchase17):LangChainAI转发的推文:AI代理服务工具包,一个简化AI代理部署的开源框架。使用LangGraph、FastAPI和Streamlit构建,帮助开发人员快速启动生产就绪的AI服务。探索这个工具包 Harrison Chase (@hwchase17)的推文分享了LangChainAI关于他们的AI Agent Service Toolkit的公告,这是一个旨在简化AI代理...
最后,我做了一个 Streamlit 的 Demo来比较 Graph RAG 与 Vector RAG,从中我们可以看到 Graph RAG 并没有取代 Embedding、向量搜索的方法,而是增强了/补充了它的不足。 Text2Cypher 基于图谱的 LLM 的另一种有趣方法是 Text2Cypher。这种方法不依赖于实体的子图检索,而是将任务/问题翻译成一个面向答案的特定图...
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fromstreamlit_agraph.configimportConfig,ConfigBuilder# 1. Build the config (with sidebar to play with options) .config_builder=ConfigBuilder(nodes)config=config_builder.build()# 2. If your done, save the config to a file.config.save("config.json")# 3. Simple reload from json file (you ...
Streamlit Interface: Offers a user-friendly, easy-to-navigate experience. Note: retrievers.py and chain.py are from langchain's neo4j_advanced_rag template: https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/templates/neo4j-advanced-rag?ref=blog.langchain.dev ...