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。