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Fact Finder 是一个开源的智能问答系统，它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询，查询知识图谱以获取答案，并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性，允许用户查看查询和证据，以及通过可视化子图提供直观的证据。

Fact Finder是什么？

Fact Finder是一个开源的智能问答系统，它结合了语言模型和知识图谱的力量，能够以自然语言回答用户提出的问题，并同时提供可追溯的证据。它通过生成Cypher查询来访问知识图谱，并利用语言模型将查询结果转化为简洁易懂的答案。与其他问答系统相比，Fact Finder 的一大亮点在于其透明性，它会展示查询过程和所使用的证据，让用户能够更好地理解答案的来源。

Fact Finder的主要功能

Fact Finder 的核心功能是基于知识图谱的问答。它能够：
1. 将自然语言问题转化为Cypher查询语句；
2. 对Cypher查询进行预处理，例如格式化、转换为小写和同义词替换；
3. 查询Neo4j知识图谱，并提取相关信息作为证据；
4. 将查询结果转化为自然语言答案；
5. 可视化展示查询结果，方便用户理解；
6. 支持与OpenAI、Semantic Scholar和Bayer’s Linnaeus等外部API集成；
7. 通过环境变量和UI参数配置，实现灵活的系统设置。

如何使用Fact Finder？

使用 Fact Finder 需要以下步骤：
1. 准备一个PrimeKG Neo4j实例；
2. 安装必要的依赖项，并配置外部API密钥；
3. 设置环境变量和运行参数；
4. 运行用户界面；
5. 输入你的问题；
6. 系统会生成Cypher查询并查询知识图谱；
7. 查看生成的自然语言答案和可视化的证据；
8. 根据需要调整查询或参数，优化结果。

Fact Finder的产品价格

Fact Finder 是一个开源项目，完全免费使用。你只需要承担运行所需的基础设施成本，例如服务器和数据库。

Fact Finder的常见问题

Fact Finder 支持哪些类型的知识图谱？
目前主要支持使用Neo4j构建的知识图谱。

Fact Finder 的准确性如何保证？
准确性取决于知识图谱的质量和语言模型的性能。Fact Finder 通过提供可视化的证据，允许用户自行评估答案的可靠性。

如果我的问题太复杂，Fact Finder 能处理吗？
Fact Finder 能够处理一定复杂程度的问题，但对于非常复杂或模糊的问题，可能需要调整查询参数或改进知识图谱来提高准确性。 复杂的提问可能需要更精细的知识图谱结构和更强大的语言模型来支持。

fact-finder官网入口网址

https://github.com/chrschy/fact-finder

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