时序知识图谱测试解析

创建虚拟环境: python -m venv tkg_agent_env
激活虚拟环境: source tkg_agent_env/bin/activate
克隆代码库 git clone https://github.com/openai/openai-cookbook.git


进入项目目录: cd openai-cookbook/examples/partners/temporal_agents_with_knowledge_graphs/
安装Jupyter Lab: pip install jupyterlab
启动Jupyter Lab服务: jupyter lab


作用: 本地启动Web服务器,在浏览器打开Jupyter Lab操作界面,与项目文件进行交互。

双击打开temporal_agents_with_konwledge_graphs.ipynb文件

点击“双箭头”图标,重启内核并一键运行所有单元格

等待输出结果

需要OpenAI的API key调用模型分块、问答

分块时如遇到API速率上限可选择更换模型,需自己手动添加

后续没有问题就会生成图谱

可在单元格修改问题测试问答

在作者Huggingface上也有上传的已经处理好的数据集,代码可以直接下载调用

关于过程步骤,整个文件有详细的英文说明。

DataGraphX怎么帮企业从‘信息堆’迈向‘智能洞察’?

数据是新时代的石油,但未经提炼的原油毫无价值。今天,几乎所有企业都坐拥海量数据,却发现自己被困在了一座巨大的“信息堆”中——数据彼此割裂,难以查询,无法形成有效的洞察力来指导决策。

如何才能让数据开口说话,甚至能听懂我们的问题并给出智慧的答案?答案是知识图谱。它能将杂乱的数据连接成一张智能网络,让每一次查询都成为一次深度洞察的开始。

DataGraphX 正是为此而生的利器。它不仅仅是一个工具,更是一套帮助企业从“信息堆”迈向“智能洞察”的完整方法论和技术引擎。接下来,我们将探讨DataGraphX如何赋能企业,将数据资产转化为真正的决策优势。