微信扫码
与创始人交个朋友
我要投稿
—1—
GraphRAG Plus 项目
本地模型支持:利用本地模型进行大型语言模型(LLM)和嵌入处理,包括与Ollama 和 OpenAI 兼容的 API 兼容。
成本效益:通过使用自己的本地模型,消除对昂贵基于云的模型的依赖。
交互式用户界面:友好的界面用于管理数据、运行查询和可视化结果。
实时图谱可视化:使用 Plotly 以 2D 或 3D 形式可视化您的知识图谱。
文件管理:直接从用户界面上传、查看、编辑和删除输入文件。
设置管理:通过用户界面轻松更新和管理您的 GraphRAG 设置。
输出探索:浏览和查看索引输出和工件。
日志记录:实时日志记录,以便更好调试和监控。
灵活查询:支持全局、局部和直接聊天查询,参数可自定义。
—2—
部署和运行
为了帮助同学们彻底掌握大模型的向量数据库、知识图谱、RAG 的应用开发、部署、生产化,今天我会开4场直播和同学们深度剖析,请同学们点击以下预约按钮免费预约。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2024-11-25
糟糕!LLM输出半截Json的答案,还有救吗!
2024-11-24
解读GraphRAG
2024-11-24
RAGChecker:显著超越RAGAS,一个精细化评估和诊断 RAG 系统的创新框架
2024-11-23
FastRAG半结构化RAG实现思路及OpenAI O1-long COT蒸馏路线思考
2024-11-23
检索增强生成(RAG):解密AI如何融合记忆与搜索
2024-11-23
如何提高RAG系统准确率?12大常见痛点及巧妙解!
2024-11-23
RAG 2.0性能提升:优化索引与召回机制的策略与实践
2024-11-22
RAG技术在实际应用中的挑战与解决方案
2024-07-18
2024-05-05
2024-07-09
2024-05-19
2024-07-09
2024-06-20
2024-07-07
2024-07-07
2024-07-08
2024-07-09
2024-11-06
2024-11-06
2024-11-05
2024-11-04
2024-10-27
2024-10-25
2024-10-21
2024-10-21