知识图谱

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中国工程科技知识中心向海内外用户提供中国工程科技领域的期刊、杂志、文献、论文、科研成果、工程会议、行业标准、产业政策等各类资源综合检索、统一导航、在线阅读和下载服务，从而为科研、决策过程的提供知识服务。知识中心通过行业数据挖掘、分析展现农业、医药卫生、土木、水利、建筑、化工、冶金、材料工程、信息与电子工程等领域发展趋势，更有行业专家和工程院士等智库的风采展现，为国家工程科技思想库提供基础信息保障，为国家工程科技进步与创新提供信息支撑。

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Depth AI 是一款由工程师构建的人工智能产品，它通过构建代码库的知识图谱，能够回答深度技术问题，并支持在不同工作场景中部署定制化的AI助手。产品背景信息显示，Depth AI 旨在帮助工程师和开发团队更高效地理解和使用代码库，通过集成到现有的工具和工作流程中，如Slack、GitHub Copilot、Jira等，提高团队的生产力。产品的主要优点包括深度技术问题解答、全面的代码图谱理解、抽象推理能力以及潜在空间交互等。Depth AI 提供企业级的安全和合规特性，确保数据安全，并且不会使用客户数据进行模型训练。

思知机器人、知识图谱、聊天机器人、微信机器人、认知机器人、机器人api、聊天机器人api。思知(OwnThink)是一个理想国，在人工智能方面不断努力着，希望有一天能够出现独立思考的人工智能机器人。项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、语音识别、语音合成、自然语言处理工具。今后将开放世界上最大的知识图谱社区。人工智能机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解，让认知大脑成为可能

Fine AI Coding Workflows是一个AI驱动的软件开发自动化平台，它通过定制化的AI工作流程来加速开发周期。该平台基于Atlas知识图谱，整合了团队使用的工具，为AI代理提供丰富的上下文信息，以实现更精确的任务执行。它支持与多种开发工具集成，比如OpenAI、Anthropic、Sentry、GitHub等，旨在提高开发效率、代码质量和问题解决速度。

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

kg-gen 是一个基于人工智能的工具，能够从普通文本中提取知识图谱。它支持处理小到单句话、大到长篇文档的文本输入，并且可以处理对话格式的消息。该工具利用先进的语言模型和结构化输出技术，能够帮助用户快速构建知识图谱，适用于自然语言处理、知识管理以及模型训练等领域。kg-gen 提供了灵活的接口和多种功能，旨在简化知识图谱的生成过程，提高效率。

Data Commons 是一个强大的公共数据平台，旨在通过整合全球公共数据，提供统一的知识图谱，帮助用户轻松探索和分析数据。它由 Google 发起，支持多种数据源的整合，并提供丰富的可视化工具和 API 接口，方便用户进行数据探索和研究。Data Commons 的主要优点是数据的标准化和统一化，用户可以通过其强大的工具快速获取和分析数据，无需复杂的预处理。此外，它还支持社区贡献，用户可以分享自己的分析和见解，共同推动数据科学的发展。Data Commons 适用于研究人员、数据分析师、政策制定者以及任何需要公共数据支持决策的群体，其免费的访问模式降低了数据使用的门槛，促进了数据的广泛传播和应用。

Minicule是一个用于EBV研究和科学发现的平台。它可以帮助用户将复杂数据转化为清晰的知识图谱，加速研究发现过程。该产品为生命科学领域的研究者提供了强大的数据可视化和协作工具。

百度教育云平台eduai.baidu.com【高校用户入口】百度智慧课堂，整合百度教育文档、视频资源，百度学术学术检索能力，为高校用户提供了便捷获取日常文档与专业学术文献的通道，为学生提供最优的资源查找、使用及学习体验。

Graphiti 是一个专注于构建动态时序知识图谱的技术模型，旨在处理不断变化的信息和复杂的关系演变。它通过结合语义搜索和图算法，支持从非结构化文本和结构化 JSON 数据中提取知识，并能够进行时间点查询。Graphiti 是 Zep 内存层的核心技术，支持长期记忆和基于状态的推理，适用于需要动态数据处理和复杂任务自动化的应用场景，如销售、客户服务、健康、金融等领域。

SophistAI是一个AI驱动的学习助手，将混乱的学习材料转化为结构化的交互式知识图谱，帮助用户更高效地学习和备考。它提供了智能进度追踪、深度挖掘子主题、自动完成进度等功能。

WhyHow Knowledge Graph Studio是一个开源平台，旨在简化创建和管理RAG-native知识图谱的过程。该平台提供基于规则的实体解析、模块化图构建、灵活的数据摄取以及API优先设计，并支持SDK。它基于NoSQL数据库构建，提供灵活、可扩展的存储层，使复杂关系的数据检索和遍历变得容易。该平台适用于处理结构化和非结构化数据，构建探索性图谱或高度模式化约束图谱，旨在实现规模化和灵活性，适用于实验和大规模使用。

Fact Finder 是一个开源的智能问答系统，它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询，查询知识图谱以获取答案，并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性，允许用户查看查询和证据，以及通过可视化子图提供直观的证据。

Knowledge Table 是一个开源工具包，旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面，使用户能够创建结构化的知识表示，如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项，并通过UI显示的数据溯源，适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面，同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端，确保与现有RAG工作流程的无缝集成。

Local Knowledge Graph是一个基于Flask的Web应用程序，它使用本地Llama语言模型来处理用户查询，生成逐步推理，并以交互式知识图谱的形式可视化思考过程。它还能根据语义相似性找到并显示相关问题和答案。该应用程序的主要优点包括实时显示推理过程、动态知识图谱可视化、计算并显示最强推理路径、以及基于语义相似性的相关问答。

RDFox 是由牛津大学计算机科学系的三位教授基于数十年知识表示与推理（KRR）研究开发的规则驱动人工智能技术。其独特之处在于：1. 强大的AI推理能力：RDFox 能够像人类一样从数据中创建知识，基于事实进行推理，确保结果的准确性和可解释性。2. 高性能：作为唯一在内存中运行的知识图谱，RDFox 在基准测试中的表现远超其他图技术，能够处理数十亿三元组的复杂数据存储。3. 可扩展部署：RDFox 具有极高的效率和优化的占用空间，可以嵌入边缘和移动设备，作为 AI 应用的大脑独立运行。4. 企业级特性：包括高性能、高可用性、访问控制、可解释性、人类般的推理能力、数据导入和 API 支持等。5. 增量推理：RDFox 的推理功能在数据添加或删除时即时更新，不影响性能，无需重新加载。

SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱，自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统，能够自主生成和完善研究假设，揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力，超越了传统人类驱动的研究方法。

Potpie是一个面向开发者的技术平台，通过构建基于代码库的AI代理来帮助开发者进行调试、测试、系统设计、代码审查和文档生成等任务。该产品利用强大的知识图谱技术，使AI代理能够深入理解代码库的上下文，从而提供高精度的工程任务执行能力。Potpie的主要优点在于其高度定制化和易于集成的特点，能够显著提高开发效率和代码质量。产品提供免费试用，并且有开源版本可供选择。

AI Mode 是谷歌搜索中的一项实验性功能，基于 Gemini 2.0 模型开发。它通过高级推理和多模态能力，为用户提供更深入、更全面的搜索结果。该功能旨在帮助用户更高效地处理复杂的多部分问题，并通过实时数据和知识图谱提供高质量的响应。AI Mode 的推出体现了谷歌在提升搜索体验方面的持续创新，同时也展示了生成式 AI 在信息检索中的应用潜力。

Graphusion是一个用于从文本中提取知识图谱三元组的管道工具。它通过一系列步骤，包括概念提取、候选三元组提取和三元组融合，来构建知识图谱。这个工具的重要性在于它能够帮助研究人员和开发者自动化地从大量文本数据中提取结构化信息，进而支持知识管理和数据科学项目。Graphusion的主要优点包括其自动化处理能力、对不同数据集的适应性以及灵活的配置选项。产品背景信息显示，Graphusion是由tdurieux开发的，可以在GitHub上找到相关代码和文档。目前，该工具是免费的，但具体的定价策略可能会根据开发者的更新和维护情况而变化。

语析Yuxi-Know 是一个基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，采用 Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j 构建。它支持 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用以及本地 vllm 部署，能够实现知识库问答、知识图谱检索和联网检索等功能。该系统的主要优点是灵活适配多种模型、支持多种知识库格式以及强大的知识图谱集成能力。它适用于需要高效知识管理和智能问答的企业和研究机构，具有较高的技术先进性和实用性。