Graphiti: dynamisches Werkzeug zur Erstellung von Wissensgraphen und zur Abfrage (zeitbewusstes Programm mit langem Speicher)

Allgemeine Einführung

Graphiti ist ein von getzep entwickeltes Werkzeug zur Erstellung und Abfrage dynamischer, zeitabhängiger Wissensgraphen. Es ist in der Lage, komplexe und sich entwickelnde Beziehungen zwischen Entitäten darzustellen und sie durch eine Vielzahl von Methoden abzufragen, wie z.B. zeitliche, Volltext-, semantische und Graphen-Algorithmen. Graphiti kann sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten verarbeiten, und die erzeugten menschenlesbaren semantischen Kantendarstellungen ermöglichen eine Volltextsuche und erweiterte Interpretationsmöglichkeiten von Kanten während des Graphenaufbaus. Das Tool findet breite Anwendung in Anwendungsszenarien wie Information Retrieval, personalisierte Agentenreaktionen und dynamische Datenverarbeitung.

Funktionsliste

• Dynamische Konstruktion von WissensgraphenUnterstützung dynamischer Daten und intelligenter Aktualisierungen, automatische Bewertung neuer Objekte und Aktualisierung bestehender Karten.
• Zeitabhängige AbfragenAbfragen können auf der Grundlage der Zeit durchgeführt werden, was die Analyse komplexer zeitlicher Beziehungen unterstützt.
• Semantische KantenerzeugungGenerierung von semantisch lesbaren Kanten während der Graphkonstruktion zur Unterstützung der Volltextsuche.
• Unterstützung mehrerer DatenquellenFähigkeit, sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten zu verarbeiten.
• Stärkung der InterpretationskapazitätenDie Ränder der erstellten Karten verfügen über verbesserte Interpretationsmöglichkeiten zum leichteren Verständnis und zur Analyse.
• Personalisierte Antwort des AgentenPersonalisierung von Agentenantworten auf der Grundlage von Informationen aus früheren Gesprächen.
• Integration mit Neo4jUnterstützung der Integration mit der Neo4j-Datenbank für eine bequeme Atlasverwaltung.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Vorbereiten der Umgebung::
   • Stellen Sie sicher, dass die Python-Umgebung installiert ist.
   • Installieren Sie Neo4j Desktop und erstellen Sie ein Projekt, fügen Sie das lokale DBMS hinzu und starten Sie es.
2. Installieren der Graphiti-Bibliothek::

   pip install graphiti_core
   

3. Initialisierung von Graphiti::
   Import und Initialisierung von Graphiti in einem Python-Skript:

   from graphiti_core import Graphiti
   from graphiti_core.nodes importieren EpisodeType
   

Verwendung Prozess

1. Aufbau eines Knowledge Graph::
   • Verwenden Sie Graphiti, um Wissensgraphen aus dynamischen Daten zu erstellen, die durch intelligente Aktualisierungen und semantische Kantengenerierung den neuesten Kontext widerspiegeln können.
   • Zum Beispiel das Hinzufügen neuer Entitäten und Beziehungen:

     graph = Graphiti()
     graph.add_node("Person", name="Kendra")
     graph.add_node("Produkt", name="Adidas-Schuhe")
     graph.add_edge("Kendra", "liebt", "Adidas-Schuhe")
     

2. Abfrage des Knowledge Graph::
   • Abfragen mit Zeit-, Volltext-, semantischen und Graph-Algorithmen unterstützen komplexe zeitliche Beziehungen und semantische Suchen.
   • Erkundigen Sie sich zum Beispiel nach dem Lieblingsprodukt einer Person:

     query = "MATCH (p:Person)-[r:liebt]->(prod:Produkt) RETURN p.name, prod.name"
     results = graph.query(query)
     for result in results.
     print(f"{Ergebnis['p.name']} liebt {Ergebnis['prod.name']}")
     

3. Personalisierte Antwort des Agenten::
   • Verwenden Sie Graphiti, um relevante Fakten aus Gesprächen zu speichern und abzurufen, um Antworten zu personalisieren.
   • Zum Beispiel das Speichern und Abrufen von Dialogmeldungen:

     graph.add_node("Gespräch", context="Benutzer erwähnte Interesse an Adidas-Schuhen")
     relevant_facts = graph.query("MATCH (c:Conversation) RETURN c.context")
     for fact in relevant_facts: print(fact['c.context'])
     print(fakt['c.kontext'])
     

Detaillierte Funktionen

• Intelligente Karten-UpdatesGraphiti ist in der Lage, neue Entitäten automatisch zu bewerten und sie auf der Grundlage des aktuellen Graphen zu aktualisieren, so dass der Graph immer auf dem neuesten Stand ist.
• Semantische und VolltextsucheGenerierung von semantisch lesbaren Kanten während des Graphenaufbaus ermöglicht den Nutzern Volltextsuchen und -abfragen mit erweiterten Interpretationsmöglichkeiten.
• ZeitwahrnehmungUnterstützt zeitbasierte Abfragen und ist in der Lage, komplexe zeitliche Beziehungen und dynamische Daten zu verarbeiten.
• Unterstützung mehrerer DatenquellenDie Fähigkeit, sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten zu verarbeiten, erleichtert es den Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren.

Beispielhafte Anwendungsszenarien

1. Kundendienst-Roboter::
   Graphiti kann dabei helfen, intelligente Kundenservice-Bots zu erstellen, die Antworten auf Benutzeranfragen personalisieren, indem sie deren historische Konversations- und Verhaltensdaten speichern. Fragt ein Nutzer beispielsweise nach einem Produkt, kann der Bot auf der Grundlage früherer Konversationen genauere und personalisierte Ratschläge geben.
2. Finanzielle Analyse::
   Finanzinstitute können mit Graphiti Customer Relationship Maps erstellen, um die Anlagepräferenzen und das Finanzverhalten ihrer Kunden zu verstehen. Zeitabhängige Abfragen analysieren Veränderungen im Anlageverhalten der Kunden im Laufe der Zeit und helfen Finanzberatern, eine professionellere Anlageberatung anzubieten.
3. Management im Gesundheitswesen::
   Gesundheitsorganisationen können mit Graphiti Gesundheitsprofile erstellen, die die Krankengeschichte und Behandlungsdaten eines Patienten aufzeichnen. Mit dynamischen Updates und zeitabhängigen Abfragen können Ärzte ein umfassenderes Verständnis für den Gesundheitszustand eines Patienten gewinnen und personalisierte Gesundheitslösungen anbieten.
4. Empfehlungssystem für den elektronischen Handel::
   E-Commerce-Plattformen können mit Graphiti Interessengraphen erstellen, die das Surf- und Kaufverhalten der Nutzer aufzeichnen. Durch semantische Abfragen und zeitabhängige Analysen kann die Plattform den Nutzern Produkte empfehlen, die ihren Interessen besser entsprechen, und die Kaufrate erhöhen.
5. akademische Forschung::
   Forschungseinrichtungen können mit Graphiti eine Karte wissenschaftlicher Ressourcen erstellen und Zitationsbeziehungen zwischen wissenschaftlichen Arbeiten und Forschungstrends erfassen und analysieren. Durch semantische und zeitabhängige Abfragen können Forscher schnell relevante Forschungsergebnisse und wissenschaftliche Ressourcen finden.