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Introdução geral O AutoFlow é uma ferramenta de código aberto desenvolvida pela PingCAP para criar bases de conhecimento baseadas em gráficos com armazenamento vetorial sem servidor TiDB. Ele integra o LlamaIndex e a estrutura DSPy para oferecer suporte à pesquisa de diálogos complexos e à edição de gráficos de conhecimento. Os usuários podem usar um substituto JavaScript simples...

  Introdução O GraphRAG (Graph Structure Based Retrieval Enhanced Generation) é um método avançado de recuperação e geração. Ele combina as vantagens das estruturas de dados de gráficos e os recursos dos modelos de linguagem grande (LLMs) para superar algumas das limitações dos sistemas RAG tradicionais. https://github.com/adithya-s-k/AI-Engi...

Introdução abrangente A Knowledge Table (Tabela de conhecimento) é um projeto de código aberto criado para simplificar o processo de extração e exploração de dados estruturados de documentos não estruturados. Os usuários podem criar representações de conhecimento estruturado, como tabelas e gráficos, por meio de uma interface de consulta em linguagem natural. A ferramenta é compatível com regras e formatos de extração personalizados...

Introdução abrangente O OpenSPG é um mecanismo de gráfico de conhecimento de código aberto desenvolvido pelo Ant Group em colaboração com o OpenKG, com base na estrutura SPG (Semantic Augmented Programmable Graph). O mecanismo foi projetado para fornecer recursos como representação semântica explícita, definição de regras lógicas e estrutura operacional para dar suporte à construção e ao gerenciamento de gráficos de conhecimento de domínio.

Introdução geral O Kotaemon é uma ferramenta de perguntas e respostas de documentos de código aberto projetada para fornecer aos usuários finais e desenvolvedores recursos de perguntas e respostas com base no Retrieval Augmented Generation (RAG). Desenvolvido pela Cinnamon, o projeto oferece suporte a vários provedores de API LLM (por exemplo, OpenAI, AzureOpenAI, Cohere etc.), bem como a...

Introdução geral O Cognee é uma solução de camada de dados confiável projetada para aplicativos de IA e agentes de IA. Projetado para carregar e construir contextos LLM (Large Language Model) para criar soluções de IA precisas e interpretáveis por meio de gráficos de conhecimento e armazenamentos de vetores. A estrutura facilita a economia de custos, a interpretabilidade e a...