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prettygraph[1]是一个文本生成知识图谱的应用程序,它使用 Flask 作为后端,渲染前端模板,并使用 LiteLLM 进行推理,即将文本输入转换为 JSON 格式的图谱数据。之后,利用Cytoscape.js[2]进行可视化。 需要注意的是,每次插入句号时,图谱都会重新生成,并在用户界面中实时更新,以提供良好的互动体验。 近期热文- 当 AI 遇上爬虫:让数据提取变得前所未有的简单!
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prettygraph 主要功能- 动态更新用户界面:每次输入以句号结尾的文本时,图谱都会更新。
- 颜色编码可视化:图谱中的节点和边使用颜色编码,以便更好地进行视觉区分。
prettygraph 快速上手前置条件1.配置 OPENAI_API_KEY 要运行 prettygraph 应用程序前,需要设置OPENAI_API_KEY环境变量。在项目根目录下创建名为.env的文件,并添加以下内容: OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
2.安装 Poetry python3-mvenv$VENV_PATH $VENV_PATH/bin/pipinstall-Upipsetuptools $VENV_PATH/bin/pipinstallpoetry
$VENV_PATH变量用于表示创建虚拟环境的路径。成功安装后,Poetry 的路径位于$VENV_PATH/bin/poetry,你可直接调用或通过符号链接调用。
如果要卸载 Poetry,你只需删除整个$VENV_PATH目录即可。 运行 prettygraphprettygraph 使用Poetry[3]进行依赖关系管理,Poetry 要求使用 Python 3.8 以上的版本。 1.克隆项目 gitclonehttps://github.com/yoheinakajima/prettygraph
2.进入项目目录 cdprettygraph
3.使用Poetry安装依赖: poetryinstall
4.运行 Flask 应用程序: poetryrunpythonmain.py
5.访问 prettygraph 应用程序 成功启动 Flask 应用之后,打开浏览器并访问http://localhost/地址。接着,你就可以在文本框中输入文本。当检测到每个句子的结束,知识图谱会自动更新。 prettygraph 改进计划- 改进的跟踪功能:增强节点和边在文本流中的跟踪逻辑,从简单的关键词匹配转向更复杂的关系映射。
- 手动图谱更新:引入手动更新按钮,根据需要生成图谱,减少计算负担和 API 成本。
- 加载动画:在生成图谱时添加加载动画,以改善用户体验。
- 增量图谱构建:不再在每次输入时重新生成整个图谱,而是通过添加新元素并类似于mindgraph进行节点去重来修改现有图谱。
prettygraph 相关项目- InstaGraph[4]:基于 Web 的知识图谱生成工具。或者直接体验instagraph.ai[5],它可以生成知识图谱,但没有颜色编码的高亮显示功能。
- mindgraph[6]:用于生成大型知识图谱,在添加新图谱时使用 LLM 进行节点去重。
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