yFiles 是一個功能強大的 SDK，旨在簡化複雜網路和資料關係的視覺化。當與 LlamaIndex 結合使用時，它將成為即時視覺化知識圖譜並與之互動的強大工具。本指南將指導您完成整合過程，重點介紹基本步驟，並演示具有影響力、實用性和可解釋性的生成式人工智慧應用程式的關鍵功能。
- 透過知識圖譜視覺化實現 LLM 開發
- 瞭解如何透過有效的知識圖譜視覺化實現 LLM 開發。
- 瞭解如何利用 yFiles 製作直觀的互動式圖表，從而簡化人工智慧應用程式的除錯和最佳化。
整合知識圖譜：開發人員的視覺化解決方案
知識圖譜是構建智慧人工智慧應用程式的基礎，尤其是那些由大型語言模型驅動的應用程式。知識圖譜可以實現快速、精確的資訊檢索，這對於生成與上下文相關的響應至關重要。
人工智慧開發人員面臨的一個主要挑戰是如何將這些圖視覺化，使其與現有的技術基礎設施相匹配。許多專案使用 React、Angular 或 Vue 等前端框架，以及LlamaIndex、LangChain 或 Haystack 等人工智慧庫。yFiles 透過提供一個客戶端 TypeScript SDK 來解決這一問題，該 SDK 可無縫整合到這些環境中，促進高效的知識圖譜視覺化。
yFiles 的多功能性使其可以處理來自不同來源的資料，因為任何資料都可以轉換成節點和邊的視覺化表示。這一功能簡化了整合來自多個管道、微服務或文件上傳的資料的過程，為複雜資訊提供了統一的互動式檢視。
安裝
有關詳細安裝步驟，請參閱以下資源：
- yWorks部落格 – 利用視覺化知識圖譜增強 LLM 開發能力
- GitHub Repository – yfiles-graph-for-create-llama
獲取用於HTML的yFiles
要使用 yFiles，您需要從 yWorks 獲取一個免費的評估包。請按照以下步驟操作
- 轉到 yWorks 評估門戶。
- 建立賬戶或登入。
- 下載 yFiles for HTML 評估版。
- 按照 yWorks 提供的說明獲取評估許可證金鑰。
注意：您下載的檔案將包含 package.json 檔案，其中名為“license”的金鑰將包含您的許可證，您可以將其與 OpenAI API 金鑰一起儲存在後端資料夾中的 .env 檔案中。
下面是安裝過程的簡要介紹：
第 1 步：克隆倉庫
git clone https://github.com/yWorks/yfiles-graph-for-create-llama.git cd yfiles-graph-for-create-llama
第 2 步：安裝依賴項
按照 GitHub 軟體倉庫中提到的步驟設定環境檔案和其他要求。然後開始安裝和設定依賴項。
1. 前端
cd frontend npm install
2. 後端
cd ../backend poetry install
第 3 步：配置.env檔案
在前臺和後臺目錄下建立 .env 檔案：
前端 .env
BACKEND_URL=http://localhost:8000
後端 .env
OPENAI_API_KEY=your_openai_key_here YFILES_LICENSE=your_yfiles_license_here APP_HOST=0.0.0.0 APP_PORT=8000
第 4 步：執行專案
1. 啟動後臺
cd backend poetry run python main.py
2. 啟動前端
cd ../frontend npm run dev
3.訪問http://localhost:3000檢視應用程式的執行情況。
yFiles的功能和演示
1. 動態知識圖譜視覺化
yFiles 透過動態視覺化從後臺的 LlamaIndex 知識圖譜中獲取的資料，無縫整合到使用者介面中。每個節點代表關鍵資訊，透過連線邊視覺化各種關係。
- 節點和邊會自動調整佈局，以提高畫質晰度。
- 圖形可動態擴充套件，以顯示更深層次的聯絡。
2. 即時圖表更新
查詢聊天機器人介面時，yFiles 會動態展開並突出顯示活動節點，為圖表結構提供視覺化洞察。
- 在資料流過系統時即時更新。
- 突出顯示活動互動期間的節點。
3. 互動式節點探索
yFiles 使探索知識圖譜變得直觀。雙擊節點可顯示其相鄰節點，從而更輕鬆地探索複雜的資料網路。
- 可擴充套件節點，以便更好地探索。
- 關注關鍵資訊，避免使用者介面雜亂無章。
4. 資料驅動的著色和樣式設計
使用 yFiles 廣泛的 API，開發人員可以
- 根據類別為節點指定特定顏色。
- 突出顯示重要節點，提高可視性。
5. 自動圖表佈局
yFiles 具有多種佈局演算法，可自動將節點和邊定位在最佳結構中，提高大型圖形的可讀性。
- 圓形、分層和有機佈局演算法。
- 可自定義樣式，提高使用者體驗。
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所實施的解決方案將基於文件的查詢系統與 yFiles 整合在一起，以視覺化圖表結構中的關係。使用者可以透過前端介面上傳文件。提交查詢後，系統會即時計算知識圖譜，動態生成相關節點、邊及其各自的關係。
右側面板顯示了這一視覺化表示，為提取的見解提供了直觀的概覽。此外，介面還突出顯示了文件中的關鍵引文（圖片 4），呈現相應的答案塊，以增強可追溯性和上下文理解。這種方法確保了全面的視覺化和強大的引文跟蹤功能，從而改進了資訊檢索。
建立知識圖譜耗時長、計算量大、成本高昂。這一過程包括提取實體、識別關係和渲染圖，這可能會造成延遲，尤其是對於大型文件而言。管理複雜的節點連結結構需要大量的計算資源，擴充套件解決方案可能會產生大量成本，尤其是在雲部署的情況下。
從上面的截圖中我們可以看到，該應用程式是一個智慧響應系統，它能根據給定的提示理解正確的查詢，並在使用者傳送查詢後生成前 k 個子問題。右側的知識圖譜是一個互動式圖譜儀表板，可以完美地執行，使用者可以雙擊/單擊節點來展開並使用滑鼠滾動進行導航。
小結
事實證明，yFiles 是一款功能強大的工具，可用於增強依賴圖資料結構的基於 LLM 的專案。它靈活直觀的視覺化功能簡化了複雜關係的解釋，使大型資料集的分析變得更加容易。
透過將 yFiles 整合到聊天機器人和 LLM 工作流中，您可以改進資料探索，提高結果的清晰度，並提供富有洞察力的視覺化，使使用者能夠做出明智的決策。無論您是要視覺化錯綜複雜的資料路徑、管理相互關聯的資料集，還是除錯人工智慧驅動的模型，yFiles 都能為您提供全面的解決方案，將複雜的資訊轉化為可行的見解。
對於 LlamaIndex 等框架，yFiles 可確保高效的圖形視覺化，使開發人員能夠充分利用知識圖譜的潛力，構建更智慧、更可靠的人工智慧應用程式。
- 無縫知識圖譜整合– yFiles 可實現複雜關係的直觀視覺化，使 LlamaIndex 支援的知識圖譜具有互動性和洞察力。
- 即時圖表更新 -該整合可根據查詢動態擴充套件和突出顯示節點，從而提供有關知識結構的即時視覺化反饋。
- 可定製的互動式使用者介面 -開發人員可以透過程式設計修改佈局、樣式和顏色，確保清晰、使用者友好的圖形探索。
- 針對人工智慧應用進行了最佳化 – yFiles 透過簡化除錯、資料跟蹤和上下文資訊檢索，增強了 LLM 驅動的系統。
- 輕鬆部署 – 透過結構化的設定流程，yFiles 可以直接整合到人工智慧工作流中，支援 React 和 Angular 等各種前端框架。
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