Der Aufbau eines Forschungswissensgraphen kann in vier Hauptschritte unterteilt werden:
- Phase der Datenaufbereitung::
ausnutzeningest_directoryStapelimportarbeit PDF, empfohlene Einstellungen:rules=[{"type":"metadata_extraction","schema":{"doi":"string","keywords":"list"}}] - Physikalische Extraktion::
Das System erkennt sie automatisch:
- Forschungsthemen (z. B. "Faltungsneuronale Netze")
- Forschungsmethoden (z. B. "vergleichende Experimente")
- Akademische Beziehungen (z. B. "Zitierung", "Verbesserung") - Atlas-Generation::
vollziehencreate_graphBefehl:db.create_graph("ai_research", filters={"domain":"computer_vision"}, relation_depth=3) - Intelligente Abfrage::
passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)hop_depthDie Parameter steuern den Umfang der Assoziation:db.query("CNN在医疗影像中的应用", graph_name="ai_research", hop_depth=2)
fortgeschrittene Fähigkeit::
- Kombiniert mit ColPali können experimentelle Diagramme aus Veröffentlichungen abgerufen werden
- aufstellencache_documentsBeschleunigter Hochfrequenzzugriff auf die Dokumentation
- Automatische Etikettierung von nicht etikettierten Datensätzen mit Hilfe von Regeln der natürlichen Sprache
Das Programm wurde von einer Reihe von Forschungseinrichtungen übernommen und hat die durchschnittliche Literaturrecherchezeit um 70% reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMorphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie baut man mit Morphik Core einen Wissensgraphen für die Forschung auf?
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