Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

🔥三分钟为GraphRAG实现3D知识图谱!从Parquet到3D可视化,用Python打造3D知识图谱:NetworkX与Plotly的完美结合

Автор: AI超元域

Загружено: 2024-07-18

Просмотров: 3128

Описание:

🔥🔥🔥本视频展示了如何使用Python实现GraphRAG的3D知识图谱可视化。主要内容包括:
1️⃣演示了基于NetworkX和Plotly实现的3D知识图谱,包括简化版和功能完善版。
2️⃣详细介绍了知识图谱的交互功能,如360度旋转、节点大小调节、实体关系显示等。
3️⃣解释了知识图谱的实现流程:从读取Parquet文件,通过pandas处理成4️⃣DataFrame,再用NetworkX创建图结构,最后使用Plotly进行可视化。
5️⃣介绍了项目中使用的关键技术:
1.Parquet文件:一种高效的列式存储格式
2.NetworkX:用于复杂网络分析的Python库
3.Plotly:用于创建交互式图表的Python库
6️⃣详细讲解了Python代码实现,包括重要函数如:
1.读取和清理Parquet文件
2.创建知识图谱
3.生成3D节点和边的轨迹
4.创建节点度分布直方图和中心性分布箱线图
7️⃣演示了如何运行脚本及如何将可视化结果保存为PNG图像。
项目基于之前创建的GraphRAG索引,使用inputs/artifacts文件夹下的Parquet文件。

👉👉👉视频中所用到的代码 https://blog.stoeng.site/20240718.html
👉👉👉我的开源项目 https://github.com/win4r/AISuperDomain
👉👉👉我的开源项目 https://github.com/win4r/GraphRAG4Ope...
👉👉👉赞赏一下 https://ko-fi.com/aila

🔥🔥🔥YouTube时间戳:
0:00 介绍3D知识图谱实现
0:24 展示简化版和完善版知识图谱
0:40 演示知识图谱的功能和交互
1:28 介绍知识图谱的实现背景
2:03 解释知识图谱的实现流程
2:47 介绍项目使用的技术:Parquet文件
3:35 介绍NetworkX库
3:56 介绍Plotly库
4:12 讲解Python代码实现
4:34 解释主要函数功能
5:25 展示项目文件结构
5:41 演示如何运行脚本
5:55 展示保存为PNG图像功能
6:11 总结和结语

🔥三分钟为GraphRAG实现3D知识图谱!从Parquet到3D可视化,用Python打造3D知识图谱:NetworkX与Plotly的完美结合

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

GraphRAG: графы знаний, полученные с помощью LLM, для RAG

GraphRAG: графы знаний, полученные с помощью LLM, для RAG

ИИ Ломает Кодинг: к 2026 году «Программирование Закончится»! OpenAI Тормозит. Прорыв от Runway.

ИИ Ломает Кодинг: к 2026 году «Программирование Закончится»! OpenAI Тормозит. Прорыв от Runway.

graphrag+gephi知识图谱可视化

graphrag+gephi知识图谱可视化

Локальный GraphRAG с LLaMa 3.1 — LangChain, Ollama и Neo4j

Локальный GraphRAG с LLaMa 3.1 — LangChain, Ollama и Neo4j

Программируем с ИИ в VS Code - БЕСПЛАТНО! Сможет каждый!

Программируем с ИИ в VS Code - БЕСПЛАТНО! Сможет каждый!

Graph RAG: Улучшение RAG с помощью графов знаний

Graph RAG: Улучшение RAG с помощью графов знаний

БЕЛЫЕ СПИСКИ: какой VPN-протокол справится? Сравниваю все

БЕЛЫЕ СПИСКИ: какой VPN-протокол справится? Сравниваю все

🤷 AI обучен на говнокоде! Разработчиков компиляторов, протоколов и СУБД не хватает, а LLM не может

🤷 AI обучен на говнокоде! Разработчиков компиляторов, протоколов и СУБД не хватает, а LLM не может

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

ESP32: распознавание речи нейросетью (TensorFlow Lite)

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Easy GraphRAG with Neo4j Visualisation Locally

Easy GraphRAG with Neo4j Visualisation Locally

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

3 новинки LLM OpenAI в n8n: Response API (поиск, векторная база и Python в одной ноде)

3 новинки LLM OpenAI в n8n: Response API (поиск, векторная база и Python в одной ноде)

OSINT для новичков: найдите всё о юзернейме и фото с Sherlock и Google Dorks!

OSINT для новичков: найдите всё о юзернейме и фото с Sherlock и Google Dorks!

🧑‍💻 Собеседования и найм: алгоритмы, высокие нагрузки, использование LLM, IDE, стресс и лайвкодинг

🧑‍💻 Собеседования и найм: алгоритмы, высокие нагрузки, использование LLM, IDE, стресс и лайвкодинг

Как строить графы знаний с помощью LLM (руководство по Python)

Как строить графы знаний с помощью LLM (руководство по Python)

Сделал флоу в n8n — статьи теперь выходят на Автомате!

Сделал флоу в n8n — статьи теперь выходят на Автомате!

GraphRAG  +  GPT4o-mini生成《西游记》的知识图谱 | 实战

GraphRAG + GPT4o-mini生成《西游记》的知识图谱 | 实战

ESP32 + MLX90640: тепловизор с искусственным интеллектом (TensorFlow Lite)

ESP32 + MLX90640: тепловизор с искусственным интеллектом (TensorFlow Lite)

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]