TrustGraph Engine是一種創(chuàng)新的知識智能體開發(fā)平臺,旨在提供一個不依賴于特定大型語言模型(LLM)的靈活環(huán)境。它集成了多種工具、服務(wù)、圖數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫,致力于為用戶構(gòu)建可靠、可擴展且精準的AI智能體。該平臺支持批量文檔處理、自動化知識圖譜構(gòu)建、向量化操作,以及靈活的模型集成。
TrustGraph Engine是什么
TrustGraph Engine是一個專注于知識智能體開發(fā)的多功能平臺,能夠于任何特定大型語言模型(LLM)運行。它提供了一系列工具和服務(wù),結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫,旨在幫助用戶高效部署高質(zhì)量的AI智能體。TrustGraph Engine的特點包括支持批量文檔攝取、自動生成知識圖譜、自動向量化處理、以及不受限于特定LLM的集成能力,同時確保企業(yè)級的可靠性、可擴展性和數(shù)據(jù)隱私保護。

TrustGraph Engine的主要功能
- 批量文檔攝入:能夠高效處理大量文檔的錄入工作。
- 自動化知識圖譜構(gòu)建:簡化知識管理流程,自動生成知識圖譜。
- 自動化向量化:將文本內(nèi)容自動轉(zhuǎn)換為向量格式,便于后續(xù)處理。
- 模型無關(guān)的LLM集成:支持多種語言模型的集成,靈活性強。
- 結(jié)合知識圖譜和向量數(shù)據(jù)庫的RAG:通過知識圖譜和向量數(shù)據(jù)庫的結(jié)合,增強信息檢索能力。
- 企業(yè)級可靠性、可擴展性和模塊化:特別設(shè)計以滿足企業(yè)需求。
- 數(shù)據(jù)隱私保護:支持本地部署的LLM,如Ollama和Llamafile,強化數(shù)據(jù)安全性。
TrustGraph Engine的技術(shù)原理
- 模塊化架構(gòu):采用模塊化設(shè)計,兼容多種語言模型和環(huán)境。
- 發(fā)布/訂閱骨干:基于Apache Pulsar構(gòu)建的pub/sub架構(gòu),連接不同處理模塊。
- 自動知識代理:通過三個自動知識代理,從文本數(shù)據(jù)(如PDF或文本文件)中提取知識,構(gòu)建超密集的知識圖譜,包括主題提取、實體提取和節(jié)點連接功能。
- 容器化部署:TrustGraph Engine完全容器化,支持在Docker、Podman或Minikube環(huán)境中本地部署,并可在Google Cloud上通過Kubernetes進行部署。
- YAML配置文件:所有配置均通過YAML文件管理,每個模型和圖存儲配置都有對應的配置文件。
- 數(shù)據(jù)流管理:Pulsar作為數(shù)據(jù)流的核心,負責管理連接到不同處理模塊的數(shù)據(jù)隊列。
TrustGraph Engine的項目地址
- 項目官網(wǎng):trustgraph.ai
- GitHub倉庫:https://github.com/trustgraph-ai/trustgraph
TrustGraph Engine的應用場景
- 企業(yè)數(shù)據(jù)分析師:從大量文檔中提取信息,構(gòu)建知識圖譜以支持決策過程。
- 研究人員和學者:在學術(shù)研究中處理和分析大量文獻,構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜。
- 法律專業(yè)人士:深入分析法律文件,識別案件之間的聯(lián)系。
- 金融分析師:在金融行業(yè)分析財務(wù)報告和市場數(shù)據(jù),建立風險評估模型。
- IT和軟件開發(fā)者:開發(fā)基于知識圖譜的應用程序,或需要定制的AI解決方案的技術(shù)人員。
- 安全分析師:在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域分析日志文件和流量,識別潛在的安全威脅。
常見問題
- TrustGraph Engine的安裝復雜嗎?:TrustGraph Engine支持容器化部署,用戶可通過Docker等工具輕松安裝。
- 是否支持多種語言模型?:是的,TrustGraph Engine具備模型無關(guān)的設(shè)計,可以集成多種語言模型。
- 如何保障數(shù)據(jù)隱私?:TrustGraph Engine支持本地部署選項,確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私。
- 可以處理哪些類型的文檔?:TrustGraph Engine支持多種文檔格式,包括PDF和文本文件。
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