TrustGraph Engine - 知识Agent开发平台，不依赖特定大语言模型

TrustGraph Engine是什么

TrustGraph Engine是不依赖特定大型语言模型（LLM）的知识智能体开发平台，提供工具、服务、图数据库和向量数据库，部署可靠、可扩展和准确的AI智能体。TrustGraph Engine具备批量文档摄入、自动化知识图谱构建、自动化向量化、模型无关的LLM集成、结合知识图谱和向量数据库的RAG、企业级可靠性、可扩展性和模块化，及数据隐私保护功能。

TrustGraph Engine的主要功能

• 批量文档摄入：能处理大量文档的摄入。
• 自动化知识图谱构建：自动构建知识图谱，简化知识管理。
• 自动化向量化：将文本自动转换为向量形式，便于处理。
• 模型无关的LLM集成：支持不同模型的集成，不局限于特定LLM。
• 结合知识图谱和向量数据库的RAG：基于知识图谱和向量数据库增强检索能力。
• 企业级可靠性、可扩展性和模块化：满足企业级应用需求。
• 数据隐私保护：支持本地LLM部署，如Ollama和Llamafile，增强数据隐私。

TrustGraph Engine的技术原理

• 模块化架构：设计为模块化，支持多语言模型和环境。
• 发布/订阅骨干：基于Apache Pulsar作为pub/sub骨干，连接不同的处理模块。
• 自动知识代理：用三个自动知识代理从文本语料库（PDF或文本）提取知识到超密集的知识图谱，包括主题提取代理、实体提取代理和节点连接代理。
• 容器化部署：TrustGraph是完全容器化的，基于Docker、Podman或Minikube在本地部署，能在Google Cloud上用Kubernetes部署。
• YAML配置文件：所有必要的配置都内置在YAML文件中，每个模型部署和图存储配置都有对应的YAML配置文件。
• 数据流管理：Pulsar作为数据流的骨干，管理连接到处理模块的数据队列。

TrustGraph Engine的项目地址

• 项目官网：trustgraph.ai
• GitHub仓库：https://github.com/trustgraph-ai/trustgraph

TrustGraph Engine的应用场景

• 企业数据分析师：需要从大量文档中提取信息，构建知识图谱支持决策制定。
• 研究人员和学者：在学术领域，需要处理和分析大量研究资料，构建领域知识图谱。
• 法律专业人士：法律领域中，需要对法律文件进行深入分析，发现案件之间的联系。
• 金融分析师：在金融行业，需要分析财务报告和市场数据，构建风险评估模型。
• IT和软件开发者：需要集成和开发基于知识图谱的应用程序，或需要定制和扩展AI解决方案的技术人员。
• 安全分析师：在网络安全领域，需要分析日志文件和网络流量，识别潜在的安全威胁。