TrustGraph Engine – 知识Agent开发平台，不依赖特定大语言模型

TrustGraph Engine是一种创新的知识智能体开发平台，旨在提供一个不依赖于特定大型语言模型（LLM）的灵活环境。它集成了多种工具、服务、图数据库和向量数据库，致力于为用户构建可靠、可扩展且精准的AI智能体。该平台支持批量文档处理、自动化知识图谱构建、向量化操作，以及灵活的模型集成。

TrustGraph Engine是什么

TrustGraph Engine是一个专注于知识智能体开发的多功能平台，能够独立于任何特定大型语言模型（LLM）运行。它提供了一系列工具和服务，结合图数据库和向量数据库，旨在帮助用户高效部署高质量的AI智能体。TrustGraph Engine的特点包括支持批量文档摄取、自动生成知识图谱、自动向量化处理、以及不受限于特定LLM的集成能力，同时确保企业级的可靠性、可扩展性和数据隐私保护。

TrustGraph Engine的主要功能

• 批量文档摄入：能够高效处理大量文档的录入工作。
• 自动化知识图谱构建：简化知识管理流程，自动生成知识图谱。
• 自动化向量化：将文本内容自动转换为向量格式，便于后续处理。
• 模型无关的LLM集成：支持多种语言模型的集成，灵活性强。
• 结合知识图谱和向量数据库的RAG：通过知识图谱和向量数据库的结合，增强信息检索能力。
• 企业级可靠性、可扩展性和模块化：特别设计以满足企业需求。
• 数据隐私保护：支持本地部署的LLM，如Ollama和Llamafile，强化数据安全性。

TrustGraph Engine的技术原理

• 模块化架构：采用模块化设计，兼容多种语言模型和环境。
• 发布/订阅骨干：基于Apache Pulsar构建的pub/sub架构，连接不同处理模块。
• 自动知识代理：通过三个自动知识代理，从文本数据（如PDF或文本文件）中提取知识，构建超密集的知识图谱，包括主题提取、实体提取和节点连接功能。
• 容器化部署：TrustGraph Engine完全容器化，支持在Docker、Podman或Minikube环境中本地部署，并可在Google Cloud上通过Kubernetes进行部署。
• YAML配置文件：所有配置均通过YAML文件管理，每个模型和图存储配置都有对应的配置文件。
• 数据流管理：Pulsar作为数据流的核心，负责管理连接到不同处理模块的数据队列。

TrustGraph Engine的项目地址

• 项目官网：trustgraph.ai
• GitHub仓库：https://github.com/trustgraph-ai/trustgraph

TrustGraph Engine的应用场景

• 企业数据分析师：从大量文档中提取信息，构建知识图谱以支持决策过程。
• 研究人员和学者：在学术研究中处理和分析大量文献，构建领域知识图谱。
• 法律专业人士：深入分析法律文件，识别案件之间的联系。
• 金融分析师：在金融行业分析财务报告和市场数据，建立风险评估模型。
• IT和软件开发者：开发基于知识图谱的应用程序，或需要定制的AI解决方案的技术人员。
• 安全分析师：在网络安全领域分析日志文件和流量，识别潜在的安全威胁。

常见问题

• TrustGraph Engine的安装复杂吗？：TrustGraph Engine支持容器化部署，用户可通过Docker等工具轻松安装。
• 是否支持多种语言模型？：是的，TrustGraph Engine具备模型无关的设计，可以集成多种语言模型。
• 如何保障数据隐私？：TrustGraph Engine支持本地部署选项，确保用户数据的安全性和隐私。
• 可以处理哪些类型的文档？：TrustGraph Engine支持多种文档格式，包括PDF和文本文件。