Die neuesten Gráfico de conocimiento-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten Gráfico de conocimiento-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Gráfico de conocimiento

  • Graphium ist eine Open-Source-RAG-Plattform, die Wissensgraphen mit LLMs für strukturierte Abfragen und chatbasierten Zugriff integriert.
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    Was ist Graphium?
    Graphium ist ein Orchestrierungs-Framework für Wissensgraphen und LLMs, das die Ingestion strukturierter Daten, die Erstellung semantischer Einbettungen und hybride Abfrageverfahren für Q&A und Chat unterstützt. Es integriert bekannte LLMs, Graphdatenbanken und Vektorenspeicher, um erklärbare, graphbasierte KI-Agenten zu ermöglichen. Nutzer können Graphstrukturen visualisieren, Beziehungen abfragen und Multi-Hop-Reasoning einsetzen. Es bietet REST-APIs, SDKs und eine Web-UI zur Verwaltung von Pipelines, Überwachung von Anfragen und Anpassung von Prompts, ideal für unternehmensweites Wissensmanagement und Forschungsanwendungen.
  • InLinks bietet fortschrittliche SEO-Tools für die optimierung von inhaltsbasierten Entitäten und internen Links.
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    Was ist InLinks?
    InLinks ist eine umfassende, entitätsbasierte semantische SEO-Plattform, die einen proprietären semantischen Analyzer und ein Wissensgraph nutzt. Es hilft Nutzern dabei, Inhalte präzise für Suchmaschinen zu optimieren, indem interne Links automatisiert, bestehende Inhalte auditiert und datenbasierte Inhaltsbriefe angeboten werden. Das Tool wurde entwickelt, um Inhalte zu entmystifizieren und zu optimieren, was ein besseres Verständnis durch Suchmaschinen ermöglicht und letztlich die Platzierungen der Seiten verbessert.
  • Ein Open-Source-Framework, das LLM-Agenten mit Wissensgraph-Speicher und dynamischen Werkzeugaufruf-Fähigkeiten ermöglicht.
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    Was ist LangGraph Agent?
    Der LangGraph-Agent kombiniert LLMs mit einem graphstrukturierten Speicher, um autonome Agenten zu erstellen, die Fakten erinnern, Beziehungen analysieren und externe Funktionen oder Werkzeuge bei Bedarf aufrufen können. Entwickler definieren Speicherschemas als Graph-Knoten und -Kanten, integrieren benutzerdefinierte Tools oder APIs und orchestrieren Agenten-Workflows durch konfigurierbare Planer und Ausführer. Dieser Ansatz verbessert die Kontextbehaltung, ermöglicht wissensgesteuerte Entscheidungen und unterstützt den dynamischen Werkzeugaufruf in vielfältigen Anwendungen.
  • TiDB bietet eine All-in-One-Datenbanklösung für KI-Anwendungen mit Vektorsuche und Wissensgraphen an.
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    Was ist AutoFlow?
    TiDB ist eine integrierte Datenbanklösung, die speziell für KI-Anwendungen zugeschnitten ist. Es unterstützt Vektorsuche, semantische Wissensgraphensuche und betriebliche Datenverwaltung. Seine serverlose Architektur gewährleistet Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, wodurch die Notwendigkeit für manuelle Datensynchronisierung und Verwaltung mehrerer Datenspeicher entfällt. Mit unternehmensgerechten Funktionen wie rollenbasiertem Zugriffsschutz, Verschlüsselung und hoher Verfügbarkeit ist TiDB ideal für produktionsbereite KI-Anwendungen, die Leistung, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit erfordern. Die Plattformkompatibilität von TiDB erstreckt sich sowohl auf Cloud-basierte als auch auf lokale Bereitstellungen, was es vielseitig für verschiedene Infrastrukturbedürfnisse macht.
  • KI-Agent, der relevante Forschungspapiere findet, Ergebnisse zusammenfasst, Studien vergleicht und Zitationen exportiert.
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    Was ist Research Navigator?
    Research Navigator ist ein KI-gesteuertes Werkzeug, das Aufgaben der Literaturübersicht für Forscher, Studierende und Fachleute automatisiert. Durch den Einsatz fortschrittlicher NLP- und Knowledge-Graph-Technologien ruft es relevante wissenschaftliche Artikel anhand benutzerdefinierter Abfragen ab und filtert sie. Es extrahiert zentrale Punkte, Methodologien und Ergebnisse, um knappe Zusammenfassungen zu erstellen, Unterschiede zwischen Studien hervorzuheben und Nebenvergleiche bereitzustellen. Die Plattform unterstützt den Zitationsexport in mehreren Formaten und lässt sich über API oder CLI in bestehende Workflows integrieren. Mit anpassbaren Suchparametern können Nutzer sich auf spezifische Domänen, Publikationsjahre oder Schlüsselwörter konzentrieren. Der Agent speichert auch sitzungsbasiertes Gedächtnis, das Folgeanfragen und schrittweise Verfeinerung der Forschungsthemen ermöglicht.
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