国家摄影网站,广州谷歌推广,网站空间商排行榜,品牌海外推广欢迎来到MindGraph#xff0c;这是一个概念验证、开源的、以API为先的基于图形的项目#xff0c;旨在通过自然语言的交互#xff08;输入和输出#xff09;来构建和定制CRM解决方案。该原型旨在便于集成和扩展。以下是关于X的公告#xff0c;提供更多背景信息。开始之前这是一个概念验证、开源的、以API为先的基于图形的项目旨在通过自然语言的交互输入和输出来构建和定制CRM解决方案。该原型旨在便于集成和扩展。以下是关于X的公告提供更多背景信息。开始之前请确保已安装以下内容 Python 3.6或更高版本Flask可通过pip安装 pip install Flask 运行应用程序 克隆存储库后请导航到根目录并使用以下命令启动Flask服务器python main.py服务器将在http://0.0.0.0:81nbsp;上启动。 项目结构 MindGraph分为几个关键组件main.py应用程序的入口点。app/init.py设置Flask应用程序并集成蓝图。models.py管理内存中的图形数据结构用于实体和关系。views.py托管API路由的定义。integration_manager.py处理集成函数的动态注册和管理。signals.py设置用于创建、更新和删除实体的信号。 集成系统 MindGraph采用了一个复杂的集成系统旨在动态扩展应用程序的基本功能。这个系统的核心是integration_manager.py它充当各种集成函数的注册表和执行器。这种模块化架构使MindGraph能够无缝地整合AI驱动的功能例如通过natural_input.py等集成将自然语言输入处理成结构化的知识图谱。进一步的集成包括add_multiple_conditional、conditional_entity_addition和conditional_relationship_addition协同工作以确保应用程序数据模型的完整性和增强。 特性 实体管理实体存储在内存图中以便快速访问和操作允许对人员、组织及其相互关系进行CRUD操作。集成触发器可以通过HTTP请求触发自定义集成函数从而使CRM能够与外部系统交互或运行其他处理。搜索功能可以使用自定义查询参数轻松搜索实体及其关系。AI准备设计时考虑了AI集成便于整合智能数据处理和决策。 API端点 MindGraph提供一系列RESTful端点POST /entity_type创建一个实体。GET /entity_type/int:entity_id检索一个实体。GET /entity_type列出某类型的所有实体。PUT /entity_type/int:entity_id更新一个实体。DELETE /entity_type/int:entity_id删除一个实体。POST /relationship建立一个新的关系。GET /search/entities/entity_type搜索实体。GET /search/relationships查找关系。自定义集成端点POST /trigger-integration/integration_name激活预定义的集成函数。 前端概览 MindGraph的前端具有轻量级的交互式、基于Web的界面可以动态可视化和管理基于图形的数据模型。虽然MindGraph旨在作为API使用但前端在演示目的上很有帮助。它利用HTML、CSS、JavaScript进行开发使用Cytoscape.js进行图形可视化并使用jQuery处理AJAX请求。 特性 图形可视化使用Cytoscape.js进行交互式图形渲染。动态数据交互支持实时数据获取、添加和图形更新无需重新加载页面。搜索和高亮允许用户搜索节点高亮显示并列出匹配项。搜索表单目前被双重使用于自然语言查询这实际上并不合理但这是展示功能的一种快速方式。这是用作API的前端仅用于演示目的数据提交表单包括用于自然语言、URL输入和CSV文件上传的表单。响应式设计适应各种设备和屏幕大小。 工作流程 初始化在页面加载时使用样式和布局初始化图形。用户交互通过界面用户可以搜索节点结果在图形中高亮显示并列在侧边栏中。使用支持各种输入方法的表单添加数据。刷新图形以反映最新的后端数据。数据处理用户输入被发送到后端进行处理和集成前端图形可视化相应更新。 基于模式的知识图创建 MindGraph利用schema.json文件来定义其知识图中实体的结构和关系。这个模式作为解释和结构化自然语言输入为连贯图形格式的蓝图。它详细说明了节点类型例如Person、Organization、Concept以及它们之间可能的关系确保生成的知识图符合一致的格式。这种方法允许自动化、基于AI的处理自然语言输入生成反映输入文本中固有复杂相互关系的结构化数据。 在AI集成中使用schema.json 当create_knowledge_graph函数处理输入时它会查阅schema.json了解如何将识别的实体及其关系映射到图形中。这包括根据模式定义识别节点类型和属性。确定有效的关系类型及其特征。结构化输出以匹配预期的图形格式便于与应用程序的数据模型无缝集成。模式确保由AI生成的知识图不仅与应用程序的数据模型一致而且丰富详细捕捉输入文本中描述的实体之间的微妙关系。 优势 一致性确保所有从自然语言输入生成的知识图都遵循相同的结构规则使数据集成和解释更加简单。 灵活性允许通过修改schema.json轻松更新和扩展知识图结构无需更改代码库。AI集成通过为预期输出提供清晰的结构促进了使用先进的AI模型进行自然语言处理增强了应用程序从非结构化数据中提取有意义见解的能力。 开发与扩展 添加新的集成要将新的集成整合到MindGraph中创建一个Python模块放在integrations目录下。该模块应定义集成的逻辑并包含一个register函数将集成连接到IntegrationManager。确保您的集成与应用程序的组件正确交互例如models.py用于数据操作views.py用于通过API端点激活。通过模块化和可重用的代码这种方法允许MindGraph通过动态和可重用的代码扩展其功能。利用信号对于实体生命周期事件发出信号提供了扩展功能或与其他系统同步的钩子。 数据库集成和使用 MindGraph支持灵活的数据库集成以增强其数据存储和检索能力。Out of the boxMindGraph支持一个简单的内存数据库和一个更强大的基于云的选项NexusDB。这种灵活性使得可以轻松适应不同的部署环境和用例。 支持的数据库 InMemoryDatabase用于快速原型设计和测试的简单内存图形数据结构。由于其不持久化的性质不建议用于生产环境。NexusDB一个全方位的云数据库设计用于存储图形、表格、文档、文件、向量等等。提供一个共享的知识图用于全面的数据管理和分析。 配置数据库 数据库集成通过DATABASE_TYPE环境变量进行控制。要选择数据库请将此变量设置为memory以选择内存数据库或设置为nexusdb以进行NexusDB集成。 添加新的数据库集成 要将新的数据库系统集成到MindGraph中实现数据库集成在base.py中定义的抽象基类DatabaseIntegration下创建一个新的Python模块位于app/integrations/database下。您的实现应该为基类中的所有抽象方法提供具体的方法。注册您的集成修改app/integrations/database/init.py中的数据库类型检测逻辑以包含您的新数据库类型。这涉及添加一个额外的elif语句以检查您的数据库类型并相应地设置CurrentDBIntegration。配置环境变量如果您的集成需要自定义环境变量例如用于连接字符串、身份验证请确保它们在MindGraph部署环境中得到适当设置和文档化。 模式管理 对于需要模式定义的数据库如NexusDB在您的集成模块中包含一个模式管理策略。这可能涉及在启动时检查和更新数据库模式以确保与当前版本的MindGraph兼容。 示例命令 通过curl创建一个人curl -X POST http://0.0.0.0:81/people-H Content-Type: application/json-d {name:Jane Doe,age:28} 示例用例 为了展示MindGraph集成系统的强大功能以下是一些示例命令触发自然语言输入集成curl -X POST http://0.0.0.0:81/trigger-integration/natural_input-H Content-Type: application/json-d {input:Company XYZ organized an event attended by John Doe and Jane Smith.}