Ein vierstufiger Ansatz zum Aufbau eines Wissensgraphen
Um das Problem der "Informationssilos" in der wissenschaftlichen Forschungsliteratur zu lösen, kann man wie folgt vorgehen:
- Vorbereitung der Daten: Verwendung von
ingest_directory('papers/')Stapelimport von PDF-Dokumenten, wird empfohlen, Folgendes hinzuzufügenmetadata={'domain':'biomedical'}und andere Fachbezeichnungen. - Kartenbau: Umsetzung
create_graph()zeitkritische Konfigurationentity_types=["基因","疾病"]Definieren von Extraktionszielenrelationship_types=["调控","治疗"]Erklärung der Zugehörigkeit
- Intelligente Abfrage: durch
query("PTEN基因相关的癌症治疗方法", hop_depth=2)Verwirklichung:- Literatur zur direkten Assoziation von PTEN-Genen der ersten Stufe
- Erweiterte Literaturrecherche zu Behandlungen auf der zweiten Ebene
- Kontinuierliche Optimierung: Monatlich für
update_graph()Inkrementelle Aktualisierung des Mappings mitprune_edges(min_weight=0.3)Beschneiden Sie schwache Assoziationen.
Nach der Anwendung in einem onkologischen Institut konnte die Effizienz der Entdeckung dokumentenübergreifender Korrelationen um das 6-fache gesteigert werden.
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 können Wissensgraphen eingesetzt werden, um die Entdeckung von Assoziationen bei der Verwaltung von Forschungsliteratur zu verbessern?
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