신탁 그래프
0.13.2
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TrustGraph 엔진은 안정적이고 확장 가능하며 정확한 AI 에이전트를 배포하는 데 필요한 모든 도구, 서비스, 그래프 저장소 및 VectorDB를 제공합니다. AI 엔진에는 다음이 포함됩니다.
민감한 데이터를 일괄적으로 수집하고 범용 LLM을 지식 전문가로 전환하는 재사용 가능하고 향상된 지식 코어를 구축하세요. 관찰 가능성 대시보드를 사용하면 LLM 대기 시간, 리소스 관리 및 토큰 처리량을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. Neo4j로 향상된 데이터를 시각화하세요.
TrustGraph와 상호 작용하는 두 가지 기본 방법은 다음과 같습니다.
TrustGraph CLI 실행 중에 TrustGraph와 상호 작용하기 위한 명령을 설치합니다. Configuration UI 사용하면 출시 전에 TrustGraph 배포를 사용자 정의할 수 있습니다.
pip3 install trustgraph-cli==0.13.2
메모
TrustGraph CLI 버전은 원하는 TrustGraph 릴리스 버전과 일치해야 합니다.
TrustGraph는 끝없이 사용자 정의가 가능하지만 구성 편집기는 Docker를 사용하여 몇 초 만에 사용자 정의 구성을 구축할 수 있습니다.
개발자 구성 UI를 실행하시겠습니까?
실행 단계:
Model Deployment 에 대해 Model credentials 섹션의 지침에 따라 필요한 환경 변수 또는 경로를 구성합니다.Model Deployment 에 해당하는 Model Name 필드에 원하는 LLM 이름을 입력합니다.Model Parameters 설정Deployment configuration 섹션에서 GENERATE 클릭합니다.Launch 아래의 지침을 따르세요. deploy.zip 압축을 풀고 나면 TrustGraph를 시작하는 것은 deploy 디렉터리로 이동하여 다음을 실행하는 것만큼 간단합니다.
docker compose up -d
완료되면 TrustGraph를 종료하는 방법은 다음과 같이 간단합니다.
docker compose down -v
TrustGraph 릴리스는 여기에서 사용할 수 있습니다. 원하는 릴리스 버전에 대한 deploy.zip 다운로드합니다.
| 릴리스 유형 | 릴리스 버전 |
|---|---|
| 최신 | 0.14.6 |
| 안정적인 | 0.13.2 |
TrustGraph는 완전히 컨테이너화되어 있으며 YAML 구성 파일로 시작됩니다. deploy.zip 압축을 풀면 다음 하위 디렉터리와 함께 deploy 디렉터리가 추가됩니다.
docker-composeminikube-k8sgcp-k8s 각 디렉터리에는 TrustGraph를 시작하는 데 필요한 사전 구축된 YAML 구성 파일이 포함되어 있습니다.
| 모델 배포 | 그래프 저장소 | 파일 실행 |
|---|---|---|
| AWS 기반암 API | 카산드라 | tg-bedrock-cassandra.yaml |
| AWS 기반암 API | 네오4j | tg-bedrock-neo4j.yaml |
| AzureAI API | 카산드라 | tg-azure-cassandra.yaml |
| AzureAI API | 네오4j | tg-azure-neo4j.yaml |
| AzureOpenAI API | 카산드라 | tg-azure-openai-cassandra.yaml |
| AzureOpenAI API | 네오4j | tg-azure-openai-neo4j.yaml |
| 인류학 API | 카산드라 | tg-claude-cassandra.yaml |
| 인류학 API | 네오4j | tg-claude-neo4j.yaml |
| 코히어 API | 카산드라 | tg-cohere-cassandra.yaml |
| 코히어 API | 네오4j | tg-cohere-neo4j.yaml |
| 구글 AI 스튜디오 API | 카산드라 | tg-googleaistudio-cassandra.yaml |
| 구글 AI 스튜디오 API | 네오4j | tg-googleaistudio-neo4j.yaml |
| 라마파일 API | 카산드라 | tg-llamafile-cassandra.yaml |
| 라마파일 API | 네오4j | tg-llamafile-neo4j.yaml |
| 올라마 API | 카산드라 | tg-ollama-cassandra.yaml |
| 올라마 API | 네오4j | tg-ollama-neo4j.yaml |
| 오픈AI API | 카산드라 | tg-openai-cassandra.yaml |
| 오픈AI API | 네오4j | tg-openai-neo4j.yaml |
| VertexAI API | 카산드라 | tg-vertexai-cassandra.yaml |
| VertexAI API | 네오4j | tg-vertexai-neo4j.yaml |
구성 launch file 선택되면 다음을 사용하여 TrustGraph를 배포합니다.
도커 :
docker compose -f up -d
쿠버네티스 :
kubectl apply -f
AWS Bedrock , AzureAI , Anthropic , Cohere , OpenAI 및 VertexAIDocker , Podman 또는 Minikube 사용한 컨테이너 오케스트레이션 TrustGraph는 가능한 한 많은 언어 모델과 환경을 지원하기 위해 모듈식으로 설계되었습니다. 모듈식 아키텍처에 자연스럽게 어울리는 것은 기능을 게시/구독 백본을 통해 연결된 모듈 세트로 분해하는 것입니다. Apache Pulsar는 이 게시/구독 백본 역할을 합니다. Pulsar는 처리 모듈에 연결된 데이터 처리 대기열을 관리하는 데이터 브로커 역할을 합니다.
TrustGraph는 3개의 자율 지식 에이전트를 사용하여 텍스트 코퍼스(PDF 또는 텍스트)에서 초밀도 지식 그래프로 지식을 추출합니다. 이러한 에이전트는 RDF 지식 그래프를 구축하는 데 필요한 개별 요소에 중점을 둡니다. 에이전트는 다음과 같습니다.
에이전트 프롬프트는 템플릿을 통해 구축되므로 특정 사용 사례에 맞게 사용자 정의된 추출 에이전트를 사용할 수 있습니다. 추출 에이전트는 로더 명령을 사용하여 자동으로 시작됩니다.
PDF 파일:
tg-load-pdf
텍스트 또는 마크다운 파일:
tg-load-text
지식 그래프와 임베딩이 구축되거나 지식 코어가 로드되면 RAG 쿼리가 한 줄로 시작됩니다.
tg-query-graph-rag -q "Write a blog post about the 5 key takeaways from SB1047 and how they will impact AI development."
? 전체 배포 가이드?
TrustGraph 개발
