信任圖
0.13.2
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TrustGraph 引擎提供部署可靠、可擴展且準確的 AI 代理程式所需的所有工具、服務、圖形儲存和 VectorDB。人工智慧引擎包括：
大量提取敏感資料並建立可重複使用和增強的知識核心，將通用法學碩士轉變為知識專家。可觀察性儀表板可讓您即時監控 LLM 延遲、資源管理和令牌吞吐量。使用 Neo4j 可視化增強的數據。
與 TrustGraph 互動的主要方式有兩種：
TrustGraph CLI在運行時安裝用於與 TrustGraph 互動的命令。 Configuration UI允許在啟動之前自訂 TrustGraph 部署。
pip3 install trustgraph-cli==0.13.2
筆記
TrustGraph CLI版本必須與所需的TrustGraph發行版本相符。
雖然 TrustGraph 可以無限定制，但配置編輯器可以使用 Docker 在幾秒鐘內建立自訂配置。
啟動開發人員配置 UI ？
啟動步驟：
Model Deployment ，請按照Model credentials部分中的說明配置任何所需的環境變數或路徑Model Deployment相對應的Model Name欄位中填入所需的 LLM 名稱Model ParametersDeployment configuration部分下的GENERATELaunch下的說明進行操作解壓縮deploy.zip後，啟動TrustGraph就像導航到deploy目錄並運行一樣簡單：
docker compose up -d
完成後，關閉 TrustGraph 非常簡單：
docker compose down -v
TrustGraph 版本可在此處取得。下載所需發行版本的deploy.zip 。
| 釋放類型 | 發布版本 |
|---|---|
| 最新的 | 0.14.6 |
| 穩定的 | 0.13.2 |
TrustGraph 是完全容器化的，並使用YAML設定檔啟動。解壓縮deploy.zip將會新增一個有下列子目錄的deploy目錄：
docker-composeminikube-k8sgcp-k8s每個目錄都包含啟動 TrustGraph 所需的預先建置YAML設定檔：
| 模型部署 | 圖商店 | 啟動文件 |
|---|---|---|
| AWS 基岩 API | 卡桑德拉 | tg-bedrock-cassandra.yaml |
| AWS 基岩 API | 新4j | tg-bedrock-neo4j.yaml |
| Azure人工智慧API | 卡桑德拉 | tg-azure-cassandra.yaml |
| Azure人工智慧API | 新4j | tg-azure-neo4j.yaml |
| AzureOpenAI API | 卡桑德拉 | tg-azure-openai-cassandra.yaml |
| AzureOpenAI API | 新4j | tg-azure-openai-neo4j.yaml |
| 人擇API | 卡桑德拉 | tg-claude-cassandra.yaml |
| 人擇API | 新4j | tg-claude-neo4j.yaml |
| 一致API | 卡桑德拉 | tg-cohere-cassandra.yaml |
| 一致API | 新4j | tg-cohere-neo4j.yaml |
| Google人工智慧工作室API | 卡桑德拉 | tg-googleaistudio-cassandra.yaml |
| Google人工智慧工作室API | 新4j | tg-googleaistudio-neo4j.yaml |
| 拉馬檔案 API | 卡桑德拉 | tg-llamafile-cassandra.yaml |
| 拉馬檔案 API | 新4j | tg-llamafile-neo4j.yaml |
| 奧拉馬 API | 卡桑德拉 | tg-ollama-cassandra.yaml |
| 奧拉馬 API | 新4j | tg-ollama-neo4j.yaml |
| 開放人工智慧API | 卡桑德拉 | tg-openai-cassandra.yaml |
| 開放人工智慧API | 新4j | tg-openai-neo4j.yaml |
| 頂點人工智慧API | 卡桑德拉 | tg-vertexai-cassandra.yaml |
| 頂點人工智慧API | 新4j | tg-vertexai-neo4j.yaml |
選擇設定launch file後，使用下列命令部署 TrustGraph：
碼頭工人：
docker compose -f up -d
庫伯內特斯：
kubectl apply -f
AWS Bedrock 、 AzureAI 、 Anthropic 、 Cohere 、 OpenAI和VertexAIDocker 、 Podman或Minikube進行容器編排TrustGraph 被設計為模組化，以支援盡可能多的語言模型和環境。模組化架構的自然選擇是將功能分解為一組透過 pub/sub 主幹連接的模組。 Apache Pulsar 充當這個 pub/sub 骨幹網路。 Pulsar 充當資料代理，管理連接到處理模組的資料處理佇列。
TrustGraph 使用 3 個自主知識代理將文本語料庫（PDF 或文本）中的知識提取到超密集知識圖譜中。這些代理商專注於建立 RDF 知識圖所需的各個元素。代理人是：
代理提示是透過範本建構的，支援針對特定用例自訂提取代理程式。提取代理程式會透過載入器命令自動啟動。
PDF檔案：
tg-load-pdf
文字或 Markdown 文件：
tg-load-text
一旦建立了知識圖和嵌入或載入了知識核心，就可以使用一行啟動 RAG 查詢：
tg-query-graph-rag -q "Write a blog post about the 5 key takeaways from SB1047 and how they will impact AI development."
？完整的部署指南？
為 TrustGraph 進行開發
