ドメイン知識グラフを構築するための4段階アプローチ
科学研究文献における「情報のサイロ化」の問題に対処するためには、次のようなプロセスを踏むことができる:
- データ準備の使用
ingest_directory('papers/')
PDF 文書を一括インポートするには、以下を追加することをお勧めします。metadata={'domain':'biomedical'}
などの規律ラベルが貼られている。 - 地図作成実施
create_graph()
タイムクリティカル設定entity_types=["基因","疾病"]
抽出ターゲットを定義するrelationship_types=["调控","治疗"]
所属宣言
- インテリジェントなお問い合わせスルー
query("PTEN基因相关的癌症治疗方法", hop_depth=2)
実現:- 第一階層にマッチしたPTEN遺伝子の直接関連に関する文献
- 第2レベルの治療法に関する文献の拡張検索
- 継続的な最適化毎月
update_graph()
によるマッピングのインクリメンタルな更新prune_edges(min_weight=0.3)
弱い関係を切り捨てる。
ある腫瘍研究所に適用したところ、文書間の相関関係の発見効率が6倍向上した。
この答えは記事から得たものである。Morphik Core:マルチモーダルデータ処理のためのオープンソースRAGプラットフォームについて