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語析:基于智能體 RAG 知識庫的知識圖譜問答系統

語析是什么?

“語析”是一個基于智能體 RAG 知識庫的知識圖譜問答系統。它支持多種大語言模型,如Openai、國內主流平臺,還適配本地部署的vLLM和Ollama。系統可接入PDF、TXT、MD等格式的知識庫文件,并利用Neo4j構建知識圖譜,實現精準問答。配置簡單,只需設置API密鑰,即可快速啟動服務,適用于企業知識管理、智能客服、教育和研究等多個場景。

語析:基于RAG知識庫的知識圖譜問答系統.webp

語析核心特點

1. 多模型支持

  • OpenAI:如 GPT-4、GPT-3 等

  • 國內主流大模型平臺:如智譜清言、阿里云等

  • 本地部署模型:如 vLLM、Ollama 等,這些模型可以通過 API 服務進行調用

  • 用戶可以根據需求選擇不同的模型,只需配置對應的 API_KEY 即可使用。

2. 靈活的知識庫

  • PDF

  • TXT

  • Markdown

  • Docx

用戶可以將這些文件上傳到系統中,系統會自動將文件內容轉換為純文本,然后使用向量模型將文本轉換為向量,并存儲到向量數據庫中。這一過程使得知識庫中的信息可以被高效檢索和利用。

3. 知識圖譜集成

  • 知識圖譜問答:用戶可以通過自然語言提問,系統會結合知識圖譜中的結構化數據進行回答。

  • 知識圖譜管理:用戶可以上傳 JSONL 格式的知識圖譜文件,系統會自動解析并存儲到 Neo4j 數據庫中。

  • 可視化配置:用戶可以通過可視化界面進行知識圖譜的管理和查詢。

4. 智能體拓展

“語析”支持智能體的拓展功能,用戶可以編寫自己的智能體代碼,以實現更復雜的問答邏輯和任務自動化。這一功能目前仍在開發中,但已經展示出了強大的潛力。

5. 配置簡單

“語析”的配置過程非常簡單,用戶只需在 src/.env 文件中配置對應的 API_KEY 即可。系統還提供了詳細的配置模板和文檔,幫助用戶快速上手。

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語析功能模塊

1. 問答功能

  • 基于大模型的問答:利用大語言模型的強大生成能力,提供自然語言的問答服務。

  • 知識圖譜問答:結合知識圖譜中的結構化數據,提供更準確、更具體的答案。

  • 知識庫問答:基于上傳的知識庫文件,通過向量檢索和語義匹配,提供與用戶問題最相關的答案。

  • 網頁檢索問答:結合網頁內容,提供最新的信息和答案。

2. 知識管理

  • 知識庫管理:用戶可以上傳、更新和刪除知識庫文件,系統會自動處理并存儲這些文件。

  • 知識圖譜管理:用戶可以通過可視化界面管理知識圖譜,包括添加、刪除和修改節點和關系。

3. 模型管理

  • “語析”支持多種模型的管理和配置,用戶可以根據需求選擇不同的模型,并通過配置文件進行管理。系統還支持本地模型的部署和使用,提供了靈活的擴展性。

語析使用場景

  • 企業知識管理:“語析”可以作為企業內部的知識管理系統,幫助員工快速查找和使用企業內部的知識資源。通過上傳企業文檔和構建知識圖譜,員工可以更高效地獲取所需信息。

  • 智能客服:“語析”可以作為智能客服系統,提供自動化的問答服務。結合知識庫和知識圖譜,系統可以提供更準確、更個性化的答案,提升客戶滿意度。

  • 教育領域:“語析”可以作為教育工具,幫助學生和教師快速查找和理解知識。通過上傳教材和構建知識圖譜,學生可以更高效地學習和復習。

  • 研究與開發:“語析”可以作為研究工具,幫助研究人員快速查找和分析相關文獻。通過上傳研究論文和構建知識圖譜,研究人員可以更高效地進行研究工作。

Github項目:https://github.com/xerrors/Yuxi-Know

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