Graphiti: herramienta dinámica de construcción y consulta de grafos de conocimiento (programa de memoria larga consciente del tiempo)

Introducción general

Graphiti es una herramienta desarrollada por getzep para crear y consultar grafos de conocimiento dinámicos y temporales. Graphiti puede procesar datos estructurados y no estructurados, y las representaciones semánticas de las aristas generadas, legibles por el ser humano, permiten realizar búsquedas de texto completo y mejorar la capacidad de interpretación de las aristas durante el proceso de construcción del grafo. La herramienta se utiliza ampliamente en aplicaciones como la recuperación de información, la respuesta personalizada de agentes y el procesamiento dinámico de datos.

Lista de funciones

• Construcción dinámica de grafos de conocimiento: Admite datos dinámicos y actualizaciones inteligentes, evaluando automáticamente las nuevas entidades y actualizando los mapas existentes.
• Consultas en función del tiempoLa función de consulta temporal permite analizar relaciones temporales complejas.
• Generación de bordes semánticosGeneración de aristas semánticamente legibles durante la construcción de grafos para facilitar la búsqueda de texto completo.
• Compatibilidad con múltiples fuentes de datosCapacidad para manejar datos estructurados y no estructurados.
• Refuerzo de la capacidad interpretativaLos bordes de los mapas generados tienen capacidades interpretativas mejoradas para facilitar la comprensión y el análisis.
• Respuesta personalizada del agentePersonalizar las respuestas de los agentes en función de la información obtenida en conversaciones anteriores.
• Integración con Neo4jSoporte de integración con la base de datos Neo4j para una cómoda gestión del atlas.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Preparar el entorno::
   • Asegúrese de que el entorno Python está instalado.
   • Instala Neo4j Desktop y crea un proyecto, añade el DBMS local e inícialo.
2. Instalación de la biblioteca Graphiti::

   pip install graphiti_core
   

3. Inicialización de Graphiti::
   Importar e inicializar Graphiti en un script de Python:

   from graphiti_core import Graphiti
   from graphiti_core.nodes import EpisodeType
   

Proceso de utilización

1. Construir un grafo de conocimiento::
   • Utilice Graphiti para construir grafos de conocimiento de datos dinámicos, permitiendo que el grafo refleje el contexto más reciente mediante actualizaciones inteligentes y generación de aristas semánticas.
   • Por ejemplo, añadir nuevas entidades y relaciones:

     graph = Graphiti()
     graph.add_node("Person", name="Kendra")
     graph.add_node("Product", name="Adidas shoes")
     graph.add_edge("Kendra", "loves", "Adidas shoes")
     

2. Consulta del grafo de conocimiento::
   • Las consultas mediante algoritmos temporales, de texto completo, semánticos y de grafos admiten relaciones temporales complejas y búsquedas semánticas.
   • Por ejemplo, preguntar por el producto favorito de alguien:

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

3. Respuesta personalizada del agente::
   • Utilice Graphiti para almacenar y recordar datos relevantes de las conversaciones para personalizar las respuestas.
   • Por ejemplo, almacenar y recuperar mensajes de diálogo:

     graph.add_node("Conversation", context="User mentioned interest in Adidas shoes")
     relevant_facts = graph.query("MATCH (c:Conversation) RETURN c.context")
     for fact in relevant_facts:
     print(fact['c.context'])
     

Funciones detalladas

• Actualizaciones de mapas inteligentesGraphiti: Graphiti es capaz de evaluar automáticamente las nuevas entidades y actualizarlas en función del grafo actual, manteniendo así el grafo al día.
• Búsqueda semántica y de texto completoLa generación de aristas semánticamente legibles durante el proceso de construcción de grafos permite a los usuarios realizar búsquedas y consultas de texto completo con una mayor capacidad de interpretación.
• percepción del tiempoPermite realizar consultas temporales y es capaz de gestionar relaciones temporales complejas y datos dinámicos.
• Compatibilidad con múltiples fuentes de datosLa capacidad de manejar datos estructurados y no estructurados facilita a los usuarios la integración y el análisis de datos procedentes de múltiples fuentes.

Ejemplos de aplicación

1. Robot de atención al cliente::
   Graphiti puede ayudar a crear bots inteligentes de atención al cliente que personalicen las respuestas a las consultas de los usuarios almacenando sus datos históricos de conversación y comportamiento. Por ejemplo, cuando un usuario pregunta por un producto, el bot puede ofrecer un asesoramiento más preciso y personalizado basado en conversaciones anteriores.
2. Análisis financiero::
   Las entidades financieras pueden utilizar Graphiti para construir mapas de relaciones con los clientes que les permitan conocer sus preferencias de inversión y su comportamiento financiero. Las consultas temporales analizan los cambios en el comportamiento inversor de los clientes a lo largo del tiempo, lo que ayuda a los asesores financieros a ofrecer un asesoramiento de inversión más profesional.
3. Gestión sanitaria::
   Las organizaciones sanitarias pueden utilizar Graphiti para crear mapas de perfiles de salud de pacientes que registren su historial médico y sus tratamientos. Con actualizaciones dinámicas y consultas en función del tiempo, los médicos pueden conocer mejor la salud de un paciente y ofrecerle soluciones sanitarias personalizadas.
4. Sistema de recomendación de comercio electrónico::
   Las plataformas de comercio electrónico pueden utilizar Graphiti para crear gráficos de intereses de los usuarios que registren su historial de navegación y compras. Mediante consultas semánticas y análisis temporales, la plataforma puede recomendar a los usuarios productos más acordes con sus intereses y aumentar su tasa de conversión de compras.
5. investigación académica::
   Las organizaciones de investigación pueden utilizar Graphiti para construir un mapa de recursos académicos, registrando y analizando las relaciones de citas entre artículos académicos y tendencias de investigación. Mediante consultas semánticas y temporales, los investigadores pueden encontrar rápidamente resultados de investigación y recursos académicos relevantes.