A construção do gráfico de conhecimento da pesquisa pode ser dividida em quatro etapas principais:
- Fase de preparação de dados::
fazer uso deingest_directoryImportação em lote da tese PDF, configurações recomendadas:rules=[{"type":"metadata_extraction","schema":{"doi":"string","keywords":"list"}}] - Extração física::
O sistema o reconhece automaticamente:
- Assuntos de pesquisa (por exemplo, "redes neurais convolucionais")
- Métodos de pesquisa (por exemplo, "experimentos comparativos")
- Relações acadêmicas (por exemplo, "citação", "aprimoramento") - Geração do Atlas::
realizarcreate_graphComando:db.create_graph("ai_research", filters={"domain":"computer_vision"}, relation_depth=3) - Consulta inteligente::
aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)hop_depthOs parâmetros controlam a amplitude da associação:db.query("CNN在医疗影像中的应用", graph_name="ai_research", hop_depth=2)
habilidade avançada::
- Combinado com o ColPali para recuperar diagramas experimentais de artigos
- configurarcache_documentsAcesso acelerado e de alta frequência à documentação
- Rotulagem automática de conjuntos de dados não rotulados usando regras de linguagem natural
O programa foi adotado por várias instituições de pesquisa e reduziu o tempo médio de pesquisa bibliográfica em 70%.
Essa resposta foi extraída do artigoMorphik Core: uma plataforma RAG de código aberto para processamento de dados multimodaisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como criar um gráfico de conhecimento de pesquisa com o Morphik Core?
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