CocoIndex: Knowledge Graph for Documents |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-11-12 15:35 Отличный пример того, как можно создавать граф знаний в реальном времени на основе документов с помощью CocoIndex. Основные идеи: - Используется LLM для извлечения связей между сущностями и построения графа знаний. - Поддерживается экспорт узлов и отношений в графовые базы данных, такие как Neo4j или Kuzu. - Пример пайплайна на Python: добавление источников, извлечение сущностей, формирование связей и экспорт. - После построения можно выполнять графовые запросы вроде `MATCH p=()-->() RETURN p`. Подробнее: https://cocoindex.io/docs/examples/knowledge-graph-for-docs Источник: cocoindex.io Комментарии: |
|