Unigraph: создание локально управляемых графов знаний и персональных поисковых систем

Общее введение

Unigraph - это локальный граф знаний общего назначения и персональная поисковая система, созданная для того, чтобы предоставить пользователям интегрированное рабочее пространство для управления и поиска широкого спектра данных в их личной жизни. Unigraph позволяет объединять данные из различных источников в единый граф знаний для эффективного управления персональной информацией и поиска. Unigraph поддерживает широкий спектр форматов и источников данных, позволяя пользователям импортировать данные в систему с помощью простых операций и быстро находить нужную информацию с помощью мощных функций поиска. Проект имеет открытый исходный код, пользователи могут свободно скачивать, устанавливать и использовать его, а разработчики также могут принять участие в его реализации.

Список функций

• построение графа знаний: Интеграция нескольких источников данных для создания единого графа знаний.
• Персональная поисковая система: Предоставляет мощную функцию поиска для быстрого нахождения необходимой информации.
• местное предпочтение: Данные хранятся локально для обеспечения конфиденциальности и безопасности.
• Поддержка нескольких форматов данных: Поддерживает импорт данных различных форматов и источников.
• проект с открытым исходным кодом: Свободная загрузка, установка и использование, разработчики могут внести свой вклад.
• Поддержка DockerДля быстрого развертывания предусмотрены образы Docker.
• Поддержка общества: Активное сообщество и подробная документация, помогающая пользователям быстро освоиться.

Использование помощи

Процесс установки

1. Установка с помощью Docker::
   • Создайте образ Unigraph в Docker:

    docker build -t unigraph-devserver .
   

   • Запустите Unigraph:

    docker run -d -p 4002:4002 -v <data directory>:/opt/unigraph -p 4001:4001 -p 3000:3000 -P unigraph-devserver
   

   • Откройте http://localhost:3000 в браузере с поддержкой JavaScript, чтобы получить доступ к Unigraph. Если контейнер запущен на другой машине, замените localhost соответствующим образом.
2. Сборка из исходных текстов::
   • Соберите двоичный бэкэнд Dgraph: bash
git clone https://github.com/unigraph-dev/dgraph.git
cd dgraph
make install

   • Получение и сборка зависимостей проекта в корневом каталоге проекта Unigraph: bash
yarn && yarn build-deps

   • Переместите собранные двоичные файлы Dgraph в новый каталог /opt/unigraph: bash
mv <path_to_dgraph_binary> /opt/unigraph

   • Запустите бэкэнд и фронтэнд из корневого каталога проекта Unigraph: bash
/opt/unigraph/dgraph
yarn start


Руководство по использованию

1. Импорт данных::
   • Пользователи могут импортировать данные из различных источников в систему Unigraph через интерфейс или API. Поддерживаются такие форматы, как текст, изображения, аудио и другие.
   • Импортированные данные автоматически интегрируются в граф знаний, а пользователи могут быстро найти нужную информацию с помощью функции поиска.
2. функция поиска::
   • Введите ключевое слово в строку поиска, и Unigraph предоставит соответствующие результаты, основанные на графе знаний.
   • Поддерживаются расширенные функции поиска, позволяющие пользователям точно определять информацию с помощью фильтров и опций сортировки.
3. управление данными::
   • Пользователи могут управлять импортированными данными через интерфейс, включая добавление, удаление, изменение и другие операции.
   • Поддерживает функции классификации и маркировки данных, облегчая пользователям организацию и поиск информации.
4. Поддержка общества::
   • Unigraph имеет активное сообщество, и пользователи могут получить помощь на дискуссионных форумах GitHub и в сообществе Discord.
   • Официальная документация содержит подробные руководства пользователя и документацию для разработчиков, которые помогут пользователям быстро освоиться и принять участие в разработке.

Описание в одно предложение (краткое)