Graph_RAG是一個開源框架，結合了文件檢索、實體/關係抽取和圖形資料庫存儲，用於支援檢索增強生成（RAG）工作流程。用戶可以導入文本語料庫，將結構化知識提取到Neo4j或其他圖形資料庫中，進行語義圖查詢，並將結果無縫集成到LLM提示中。這實現了可解釋、豐富背景的回答，通過利用圖形基礎的檢索增強LLM產出。
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Graph_RAG
Graph_RAG是一個開源框架，結合了文件檢索、實體/關係抽取和圖形資料庫存儲，用於支援檢索增強生成（RAG）工作流程。用戶可以導入文本語料庫，將結構化知識提取到Neo4j或其他圖形資料庫中，進行語義圖查詢，並將結果無縫集成到LLM提示中。這實現了可解釋、豐富背景的回答，通過利用圖形基礎的檢索增強LLM產出。
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Flowith
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Qoder
Qoder 是一款由人工智能驅動的程式碼助理，自動化軟體專案的規劃、編碼和測試。
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Skywork.ai
Skywork AI 是一款創新的工具，旨在利用 AI 提高生產力。
FineVoice
讓文字化為情感 — 在數秒內克隆、設計並創造富有情感的 AI 聲音。
FixArt AI
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Yollo AI
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SharkFoto
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HookTide
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Gobii
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Seedance-2
Seedance 2.0 是一款免費的 AI 驅動文字轉影片與圖片轉影片生成器，具有逼真的口型對齊和音效。
Create WhatsApp Link
免費的 WhatsApp 連結與 QR 產生器，具備分析、品牌連結、路由與多代理聊天功能。
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結合影像、影片、音訊與文字的多模態 AI 影片生成器，可創作具電影感的短片。
AI FIRST
透過自然語言自動化研究、瀏覽器任務、網頁擷取與檔案管理的對話式 AI 助手。
GLM Image
GLM Image 結合自回歸與擴散混合模型，生成高保真 AI 圖像並具備卓越的文字渲染能力。
AirMusic
AirMusic.ai 可從文字提示生成高品質的 AI 音樂曲目，支援風格與情緒自訂，並能匯出分軌（stems）。
TextToHuman
免費的 AI 人性化工具，能即時將 AI 文字重寫為自然、類人的寫作風格。無需註冊。
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一款由 AI 驅動的免費影片生成器，可輕鬆從文字和圖片創建令人驚豔的影片。
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開源的 LTX-2 能從文字或圖片提示快速生成具原生音頻同步的 4K 影片，且已具備生產就緒能力。
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一個能將照片轉換為風格化影像與短動畫影片的 AI 平台，提供快速且高品質的結果，並支援一鍵放大（升級畫質）。
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由 AI 驅動的影像編輯器，將照片和文字提示轉換為高品質、一致且可用於商業的圖像，適合創作者與品牌。
Kling 3.0
Kling 3.0 是一款由 AI 驅動的 4K 影片產生器，具備原生音訊、進階動態控制與 Canvas Agent。
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FalcoCut：基於網頁的 AI 平台，用於影片翻譯、虛擬人影片、語音複製、換臉與短影片生成。
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你可以呼叫並與之聊天的 AI 女友。真實語音對話並具備記憶。每一刻與她相處都特別。
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TGDesk 是一款多合一的 Telegram 群組機器人，用於擷取潛在客戶、提升互動並擴展社群。
Qwen-Image-2512 AI
Qwen-Image-2512 是一款快速且高解析度的 AI 圖像生成器，原生支援中文文字渲染。
Vertech Academy
Vertech 提供旨在幫助學生和教師有效學習與教學的人工智慧提示。
APIMart
APIMart 提供統一介面存取超過 500 個 AI 模型（包含 GPT-5 與 Claude 4.5），並帶來成本節省。
RSW Sora 2 AI Studio
使用 AI 工具立即移除 Sora 水印，零畫質損失並能快速下載。
Explee
立即開始外展，使用單行描述您的理想客戶輪廓（ICP）
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由人工智能驅動的專家虛擬團隊，隨時協助多樣化商業任務。
Edensign
Edensign 是一個由 AI 驅動的虛擬佈置平台，能快速且逼真地改造房地產照片。
Rebelgrowth
自動化的AI驅動SEO軟體，輕鬆提升您的搜索流量和權威。
remio - Personal AI Assistant
remio 是一個由 AI 驅動的個人知識中心，能自動捕捉並組織您的所有數位資訊。
codeflying
CodeFlying – 氛圍編碼應用程式建構器 | 與 AI 聊天即可建立全端應用程式
PoYo API
PoYo.ai 是為開發者打造的統一 AI API 平台，用於影像、影片、音樂和聊天生成。
Graph_RAG 是什麼？
Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。
誰會使用 Graph_RAG？
- 資料科學家
- 機器學習工程師
- AI研究人員
- 軟體開發人員
- 知識管理專家
如何使用 Graph_RAG？
- 步驟1：從GitHub克隆Graph_RAG資料庫。
- 步驟2：使用pip install -r requirements.txt安裝相關依賴。
- 步驟3：配置環境變數並建立圖形資料庫（例如Neo4j）。
- 步驟4：準備文件語料庫並調整導入設定。
- 步驟5：執行導入流程以抽取實體與關係。
- 步驟6：執行圖譜建構流程以填充資料庫。
- 步驟7：使用查詢模組執行語義圖查詢。
- 步驟8：將背景資訊整合至LLM提示中以產生RAG輸出。
平台
- mac
- windows
- linux
Graph_RAG 的核心特徵與益處
主要功能
- 文件導入
- 實體抽取
- 關係抽取
- 圖形資料庫存儲
- 語義圖查詢
- RAG流程整合
優點
- 提升回答準確率
- 可解釋的檢索結果
- 結構化知識表徵
- 模組化且可擴展
- 可擴展的圖形存儲
Graph_RAG 的主要使用案例與應用
- 建立企業知識庫
- 具背景回憶的Q&A系統
- 連結資料的學術研究
- 客戶服務知識圖譜
- 文件智能化與合規應用
Graph_RAG 的常見問答
Graph_RAG 公司信息
Graph_RAG 評論
5/5
Graph_RAG 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack