AI 工具
AI 智能代理
MCP
排名
提交及廣告
登入
TW
TW
首頁
標籤
實體提取
專業實體提取工具
專為高效與穩定性設計的實體提取工具,是實現專業成果的不二選擇。
實體提取
Manus JS
一個JavaScript AI助手庫,能分析網頁內容、總結內容、回應研究查詢、提取見解並生成引用。
0
0
訪問AI
Manus JS 是什麼?
Manus JS是一個客端JavaScript庫,可將一個智慧研究助手嵌入任何網頁。它掃描並理解HTML內容,然後利用AI生成文章摘要、回答具體問題並附有參考來源、提取命名實體,以及產出多種格式的引用清單。開發者可以自訂提示字串、資料來源和UI元件以符合品牌。Manus JS可在快取內容下離線運作,亦可連接AI API進行即時研究,適用於學術作品集、新聞聚合網站或知識庫平台,旨在讓用戶即時獲得見解。
Manus JS 核心功能
網頁內容摘要
根據頁面元素提供情境的問答
實體提取與標記
多格式引用生成
自訂提示與UI配置
Manus JS 優缺點
缺點
需要手動設置,包括 API 金鑰和瀏覽器安裝
依賴第三方 AI 供應商,可能產生費用
環境設置可能面臨技術挑戰,尤其對非技術使用者
無直接定價資訊可用
無專屬行動裝置或應用商店存在,使用場景限於程式設計環境
優點
自動化複雜的網路研究任務,減少手動工作
支援多種 AI 供應商,增加靈活性
使用真實瀏覽器(Google Chrome)以精確擷取網路資料
開源允許社群貢獻與自訂
模組化且可透過 JavaScript 編程,附有明確設置指引
Graph_RAG
Graph_RAG實現利用RAG的知識圖譜創建,整合文件檢索、實體/關係抽取與圖形資料庫查詢以獲取精確答案。
0
0
訪問AI
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。
Graph_RAG 核心功能
精選