GraphAgent: criação de gráficos de conhecimento para automatizar o planejamento e a execução de tarefas

Introdução geral

O GraphAgent é um sistema de corpo inteligente automatizado que integra geração de gráficos, planejamento de tarefas e execução de tarefas. Ele é capaz de processar dados estruturados e não estruturados, construir gráficos de dependência semântica complexos e executar com eficiência as tarefas do usuário por meio de autoplanejamento e correspondência de ferramentas. O GraphAgent tem bom desempenho em tarefas de previsão e geração em uma ampla gama de conjuntos de dados, demonstrando sua eficácia em cenários de dados reais.

Lista de funções

• Construção de gráficos de conhecimento: geração de gráficos de conhecimento que refletem dependências semânticas complexas.
• Planejamento de tarefas: interpretação de consultas de usuários e formulação de tarefas correspondentes por meio de planejamento automático.
• Execução de tarefas: execução eficiente de tarefas agendadas, correspondência automática e invocação de ferramentas.
• Suporte multimodal: integração de modelos de linguagem e modelos de linguagem de gráficos para revelar informações relacionais complexas.
• Tarefas de previsão: apresenta bom desempenho em tarefas de previsão, como classificação de nós.
• Tarefas de geração: demonstra recursos sólidos em tarefas de geração, como a geração de texto.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Armazém de Clonagem:

   git clone https://github.com/HKUDS/GraphAgent.git
cd GraphAgent

2. Crie e ative o ambiente conda:

   conda create -n graphagent python=3.11
conda activate graphagent

3. Instale a dependência:

   pip install -r GraphAgent-inference/requirements.txt

Processo de uso

1. Obter modelos pré-treinados:
   • GraphAgent/GraphAgent-8B: para modelagem de ações de gráficos.
   • GraphAgent/GraphTokenizer: para conversão de gráficos em tokens contínuos.
   • sentence-transformers/all-mpnet-base-v2: para incorporação de mapas de texto.
   • Esses pontos de verificação podem ser baixados para um diretório local e oGraphAgent-inference/run.shO programa também faz o download automático desses modelos. O programa também faz o download desses modelos automaticamente.
2. Configure o planejador e o token de API:
   • O planejador padrão é o deepseek, que pode ser encontrado noGraphAgent-inference/run.shEncontrado em.
   • Coloque a chave de API no local apropriado.
3. Raciocínio em execução:
   • Execute o seguinte comando para iniciar a inferência: bash
bash GraphAgent-inference/run.sh


Função Fluxo de operação

• Criação de um gráfico de conhecimentoGeração de gráficos de conhecimento que refletem dependências semânticas complexas por meio do Graph Generator Agent.
• Planejamento da missãoAgente de planejamento de tarefas: o agente de planejamento de tarefas interpreta as consultas do usuário e cria as tarefas correspondentes para obter um gerenciamento eficiente de tarefas por meio do planejamento automático.
• implementação do mandatoTask Execution Agent: combina e invoca automaticamente ferramentas para executar tarefas agendadas, garantindo que as tarefas sejam concluídas com eficiência.
• suporte multimodalIntegração de modelos de linguagem e modelos de linguagem de gráficos para revelar informações relacionais complexas e oferecer suporte a vários formatos de dados.
• Tarefas de previsãoO sistema de classificação de nós: apresenta bom desempenho em tarefas de previsão, como classificação de nós, e o usuário pode fazer previsões correspondentes fornecendo o conjunto de dados.
• Geração de tarefasDemonstra recursos avançados em tarefas generativas, como geração de texto, em que os usuários podem inserir dados de texto para tarefas generativas.