fact-finder
需求人群
目标受众主要是开发者和数据科学家，他们需要构建或使用智能问答系统来提高信息检索的准确性和效率。Fact Finder 适合他们因为它提供了一种结合自然语言处理和知识图谱的方法来生成准确和有证据支持的答案。使用场景
开发者使用Fact Finder 集成到自己的应用程序中，提供基于知识图谱的问答功能。数据科学家利用Fact Finder 分析大规模数据集，提取和验证信息。教育机构采用Fact Finder 作为教学工具，帮助学生理解复杂概念和数据。产品特色
使用语言模型生成Cypher查询以查询知识图谱。对生成的Cypher查询进行预处理，包括格式化、转换为小写和替换同义词。查询知识图谱并展示查询结果作为证据。使用语言模型生成最终的自然语言回答。生成可视化子图作为用户界面的证据展示。支持环境变量设置和UI运行参数配置。兼容外部APIs，如OpenAI、Semantic Scholar和Bayer's Linnaeus。使用教程
- 11. 设置PrimeKG Neo4j实例，参考相关文档。
- 22. 安装依赖，包括必要的外部API密钥。
- 33. 设置环境变量，配置系统运行参数。
- 44. 运行用户界面，根据需要添加额外的参数。
- 55. 输入用户问题，系统将生成Cypher查询。
- 66. 系统查询知识图谱并返回结果。
- 77. 查看用户界面上展示的自然语言回答和可视化证据。
- 88. 根据反馈调整查询或参数，优化问答结果。
团队介绍
了解 fact-finder 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。