KWeaver 是开源的认知智能开发框架，为数据科学家、应用开发者和领域专家提供具有快速的开发能力、全面的 开放性 和 高性能 的知识网络生成及认知智能大模型框架。

🎉 Features

• 知识图谱构建自动化、可视化（实体识别、关系抽取、实体关系链接、实体关系抽取）
• 知识图谱数据可视化分析（实体关系分析、实体关系可视化、实体关系挖掘）
• 知识图谱数据集成（数据集成、数据共享、数据分析）
• 知识图谱资源管理（本体库、术语库、词库）
• 大模型提示词(prompt)工程和调试
• 大模型接入可视化配置

🚀 快速入门

• Start with Docker

• Start with Kubernetes

Click Document for more information

🔨 安装

KWeaver 项目基于容器化方式，项目提供了 docker-compose 来启动。启动方式如下:

 git clone https://github.com/AISHU-Technology/kweaver.git
 cd kweaver/docker
 docker-compose up -d

🤝 Contribution

1、 开发语言

• Python >= 3.9
• Go >= 1.20
• Node >= 18.12.1
• React >= 18.2.0
• Ant-Design >= 4.18.7
• G6 >= 4.8.7
• Webpack >= 5.5.0

2、 开发环境支持

• Windows 10
• Linux (AMD64、ARM64)
• Docker 24.0.6

3、初始化脚本

• 初始化mysql数据库脚本: mysql_init.sql
• 创建nebula用户和授权:

登录http://xx.xx.xx.xx:7001 并执行创建用户脚本:
CREATE SPACE kweaver(partition_num=10, replica_factor=1, vid_type=FIXED_STRING(30));
CREATE USER IF NOT EXISTS kweaver WITH PASSWORD 'Kw1ea2ver!3';
GRANT ROLE ADMIN ON kweaver TO kweaver;

• 向量模型: 图谱构建时结合向量模型构建本地知识库，用于大模型记忆和向量相似检索
  • 外连模型：添加kw-builder环境变量VECTOR_URL向量模型（M3E）连接地址
  • 内置模型，如下两种方式：
    • 1、使用kw-models-m3e镜像中微调后的模型(支持GPU、CPU),GPU支持类型cuda和mps。下载镜像地址：docker pull kweaverai/kw-models-m3e:v0.2.0-arm64或docker pull kweaverai/kw-models-m3e:v0.2.0-amd64
    • 2、在modelscope、huggingface.co中下载M3E模型放入kw-models-m3e/models下进行使用

4、访问地址

• 本地访问地址： http://localhost:3001

5、依赖中间件

• Mysql ：系统配置持久化
• MongoDB ：中间数据存储
• Redis：全局缓存
• OpenSearch: 知识图谱检索、大模型向量检索和本地知识库
• Nebula: 图数据存储
• Nginx: 反向代理和负载均衡

💬 Social Media（微信社区交流群）