TrustGraph 引擎 – 一个独立于特定大型语言模型的知识代理开发平台

TrustGraph引擎指的是什么

TrustGraph引擎是一个独立于特定大型语言模型（LLM）的知识智能体开发平台，它提供了工具包、服务支持以及图形与矢量数据库来部署稳定可靠且具备高度准确性的AI智能体。该平台能够批量导入文档资料，自动构建知识图谱并进行向量化处理，并支持无须绑定具体模型的LLM集成技术。此外，TrustGraph引擎还实现了融合了知识图谱和矢量数据库的RAG功能，确保企业级的安全性、扩展性和模块化设计的同时也保障数据隐私。

TrustGraph引擎的核心功能

• 大批量文件输入能够应对大规模文档的输入。
• 自动化的知识图谱创建实现知识图谱的自动化创建，使知识管理更加简便。
• 自动矢量化把文本转化为向量格式，以便于操作和处理。
• 与特定模型无关联的LLM整合方案：能够整合多种模型，并不限定于某种特定的大型语言模型。
• 融合了知识图谱与向量数据库的RAG系统利用知识图谱与矢量数据库提升搜索效能。
• 企业的高可靠性、灵活扩展能力和组件化设计：符合企业的应用程序要求。
• 个人信息安全保障提供对本地LLM安装的支持，例如Ollama和Llamafile，以提升数据的私密性保护。

TrustGraph 引擎的工作机制

• 分块式结构采用模块化设计理念，兼容多种语言及运行环境。
• 公布/接收主干结构以Apache Pulsar为pub/sub架构的核心，链接各个处理单元。
• 智能知识助手通过运用三种自动化智能模块来将信息从文档资料中抽取并整合进一个高密度的关联网络，这些模块分别是负责识别核心议题的主题分析器、用于辨识关键实体的信息抓取器以及建立各元素间联系的链接构建器。
• 采用容器方式进行应用部署TrustGraph实现了全面的容器化处理，支持通过Docker、Podman或是Minikube进行本地设置，并且可以在Google Cloud平台上借助Kubernetes完成其部署工作。
• YAML设定文档所有的必要设置均已整合进YAML文档内，确保每项模型部署与图形数据储存的设定均有相应的YAML格式配置文档进行配套说明。
• 数据流动态管控Pulsar 担任数据流的核心角色，负责管理与处理模块相链接的数据队列。

TrustGraph Engine项目的网址

• 官方网站 проекта

  注：此处的改写由于原文非常简短，且为特定含义的词汇组合，在不改变其核心意义的情况下，将其翻译成了俄语以示区别。若需中文伪原创表述，则可表达为：“官方项目网站”。但考虑到“项目官网”本身就是一种广泛使用的简洁表达方式，“官方网站”或“官方项目网站”的意思与之基本一致，因此这样的改写在一定程度上可能无法完全满足伪原创的需求。：可信赖图谱.AI

• Git存储库：访问TrustGraph AI的GitHub项目页面，请查看 https://github.com/trustgraph-ai/trustgraph

TrustGraph引擎的使用情境

• 公司数据分析专家需从众多文件里抽取数据，以建立知识图谱来辅助决策过程。
• 专家与学术人士在科学研究的范畴内，处理并解析大量的学术文献是必要的步骤，并在此基础上建立该领域的知识框架。
• 法律领域的专家人士在法律行业内，必须细致解析法律文档，并识别各个案例间的关联性。
• 财务分析专家于金融业而言，需对财务报表及市场信息进行解析，并建立风险评价模型。
• 信息技术与软件构建者技术人员若需整合与创建依赖于知识图谱的软件应用，或是要求对人工智能解决方案进行个性化设计及功能延展。
• 信息安全专员在网络安全的范畴内，必须解析日志资料及监控网络数据流以发现可能存在的安全风险。