專業ナレッジグラフ工具

專為高效與穩定性設計的ナレッジグラフ工具,是實現專業成果的不二選擇。

ナレッジグラフ

  • KnowSilos透過將數據轉化為可行的洞察,改變了決策方式。
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    KnowSilos 是什麼?
    KnowSilos是一個強大的決策工具,為各種規模的企業而設計。它自動收集孤立的非結構化資訊,從互聯網抓取實時數據,並利用決策框架提供可行的洞察。使用高級知識圖譜和實時分析等功能,KnowSilos幫助組織領先於市場趨勢,確保數據的可信度,並增強協作決策。該平台也解決了信息過載及無效知識共享等關鍵挑戰。
  • TiDB提供了一個集成型數據庫解決方案,專為AI應用程式設計,支持向量搜索和知識圖譜。
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    AutoFlow 是什麼?
    TiDB是一個為AI應用程式量身訂做的集成型數據庫解決方案。它支持向量搜索、語義知識圖譜搜索以及運營數據管理。無伺服器架構確保了可靠性和可擴展性,消除了手動數據同步和多數據存儲管理的需求。擁有角色基於訪問控制、加密和高可用性等企業級功能,TiDB非常適合那些需要性能、安全性和易用性的生產就緒AI應用程式。TiDB的平台兼容性覆蓋雲端和本地部署,讓它能適應各種基礎設施需求。
  • Chat2Graph 是一個人工智慧代理,將自然語言查詢轉換為 TuGraph 圖形資料庫查詢,並以互動方式視覺化結果。
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    Chat2Graph 是什麼?
    Chat2Graph 集成於 TuGraph 圖形資料庫,提供對話式界面用於圖數據探索。透過預建連接器和提示工程層,將用戶意圖轉譯為有效的圖查詢,處理架構探索、建議優化方案,並在實時中執行查詢。結果可以表格、JSON 或網路視覺化方式在網頁UI中呈現。開發者能自定義提示範本、集成自訂插件或將Chat2Graph嵌入Python應用。適用於快速開發圖形驅動應用,並使領域專家能分析社交網路、推薦系統與知識圖中的關係,無需手動撰寫Cypher語法。
  • 由 AI 驅動的代理,找到相關研究論文、彙總研究結果、比較研究,並導出引用。
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    Research Navigator 是什麼?
    Research Navigator 是一款由 AI 驅動的工具,為研究人員、學生和專業人士自動化文獻回顧任務。利用先進的 NLP 和知識圖譜技術,它根據用戶定義的查詢檢索並篩選相關科學文章。它提取重點、方法和結果,生成簡潔摘要,突顯研究差異,並提供並列比較。平台支持多格式引用導出,通過 API 或 CLI 與現有工作流程集成。可自定義搜索參數,讓用戶專注於特定領域、發布年份或關鍵詞。該代理還具有基於會話的記憶功能,支持跟進查詢和逐步優化研究主題。
  • Arsenal by CluSTR 是一個 AI 代理平台,支持語義搜尋、摘要和問答,涵蓋您的文件和網頁內容。
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    Arsenal by CluSTR 是什麼?
    Arsenal by CluSTR 改變團隊管理與互動知識的方式,利用先進的 AI 代理。它將多種檔案類型(PDF、Word、文字、圖片)轉換成向量嵌入,建立可搜尋的知識圖譜,提供即時對話界面。用戶可以建立用於研究協助、程式碼審查和報告生成的客製代理。透過無縫整合(Google Drive、Slack、GitHub)、角色權限控管和 API 端點,Arsenal 優化工作流程,幫助用戶更快速擷取洞見。
  • 一個自動化文獻評論、摘要論文並組織研究見解的人工智慧代理,適用於學術工作流程。
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    DeepResearch 是什麼?
    DeepResearch 利用先進的自然語言處理技術,爬取多個學術來源、提取關鍵發現,並產生結構化的摘要。它建立互動式知識圖譜、強調相關引文,並按需產生洞察。用戶可以標記、組織並將結果匯出到引用管理工具或協作平台。人工智慧會持續學習用戶偏好,以提升相關性與深度,使文獻回顧更快速且更具全面性。
  • Graphium是一個開放原始碼的RAG平台,整合知識圖譜與LLM,實現結構化查詢和基於聊天的檢索。
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    Graphium 是什麼?
    Graphium是一個知識圖譜與LLM的協調框架,支持結構化數據的輸入、語義嵌入的創建,以及用於問答和聊天的混合檢索。它與流行的LLM、圖形數據庫和向量存儲集成,實現可解釋的圖形驅動AI代理。用戶可以可視化圖結構、查詢關係並進行多跳推理。它提供RESTful API、SDK和Web UI,用於管線管理、查詢監控和提示自定義,非常適合企業知識管理和研究應用。
  • 一個運用LangGraph的ChatChat插件,提供基於圖形的對話記憶和情境檢索,增強人工智慧代理的對話連貫性。
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    LangGraph-Chatchat 是什麼?
    LangGraph-Chatchat作為一個記憶管理插件,運用LangGraph的圖形數據庫模型來儲存和檢索對話內容。在運行期間,使用者輸入與代理回應會轉換為語意節點並建立關聯,形成完整的知識圖。此結構能高效利用相似度、關鍵字或自定義篩選條件查詢過去的互動。插件支援配置記憶持久性、節點合併與TTL策略,確保相關內容的保留而不造成資料膨脹。配備序列化器與接口,LangGraph-Chatchat能無縫整合至ChatChat部署環境,為開發者提供強大的解決方案,建構具長期記憶、提升回應相關度及處理複雜對話流程的AI代理。
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