knowledge-graph

Código y recursos utilizados en las sesiones de Going Meta.

Este es el repositorio oficial de GitHub de Think-on-Graph (ICLR 2024). Si está interesado en nuestro trabajo o desea unirse a nuestro equipo de investigación en Shenzhen, no dude en contactarnos por correo electrónico (xuchengjin@idea.edu.cn).

Una biblioteca fundamental para hipergrafos semánticos.

GRAPE es una biblioteca de aprendizaje de representación de grafos en Rust/Python para predicciones y evaluaciones.

Semantic MediaWiki convierte a MediaWiki en una plataforma de gestión del conocimiento con capacidades de consulta y exportación

Plataforma de aplicaciones de grafos de conocimiento low-code. Licencia Apache.

Generación y revisión de especificaciones impulsada por IA utilizando inteligencia de grafos de código multirrepositorio para equipos de backend que despliegan a producción.

Sistema de archivos Markdown para agentes y equipos.

Lista de artículos sobre incrustaciones hiperbólicas, modelos hiperbólicos y aplicaciones hiperbólicas

Complemento de memoria de grafo de conocimiento para Deepseek Harness y Openclaw. Presentado en un seminario en la Universidad de Tsinghua en abril de 2026. Motor de contexto de grafo de conocimiento para OpenClaw: extrae triples estructurados de conversaciones, comprime el contexto en un 75% y permite la reutilización de experiencias entre sesiones.

Jivejdon es un cuaderno de cadena con arquitectura DDD/CQRS/Clean.

Recomendaciones basadas en repositorios para habilidades, agentes, servidores MCP y arneses de modelos. Utiliza tu propio inventario o el grafo incluido de 79,958 nodos con 68,494 habilidades, 467 agentes, 10,790 MCP y 207 arneses.

Ejemplos de grafos de conocimiento de Excel a Neo4j: py2neo v3 heredado más Neo4j GraphRAG/búsqueda vectorial moderna

Karpathy's LLM Wiki implementation plugin for Obsidian - turns notes and PDFs into a linked, LLM-powered knowledge base with entity pages, concept pages, graph-powered Q&A, and local-first privacy.

Código y documentación para el artículo de EMNLP "DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning".

Memoria persistente supervisada por LLM para agentes de IA: recuperación basada en grafos, conocimiento entre sesiones y binario único. Funciona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw y cualquier tiempo de ejecución de agentes.

CRSLab es un kit de herramientas de código abierto para construir sistemas de recomendación conversacionales (CRS).

Visión general (subjetiva) de proyectos relacionados tanto con Python como con tecnologías semánticas (RDF, OWL, razonamiento, etc.).

Orquestación de flujo de trabajo basada en intenciones para el desarrollo de IA multi-agente: motor de ciclo de vida adaptativo, grafo de conocimiento auto-reforzado y panel visual para Claude Code, Gemini, Codex y más

A graph-native memory system for AI agents and context graphs. Store conversations, build knowledge graphs, and let your agents learn from their own reasoning — all backed by Neo4j.

GraphRAG-rs es una implementación de alto rendimiento en Rust de GraphRAG (Generación Aumentada por Recuperación basada en grafos), que construye grafos de conocimiento a partir de documentos y permite consultas en lenguaje natural con extracción de entidades configurable e integración de LLM local.

Implementación en TensorFlow de redes neuronales convolucionales de grafos de conocimiento.

Motor de recuperación impulsado por LLM diseñado para procesar una gran cantidad de fuentes y recopilar una lista completa de entidades.

Hybrid RAG system combining vector search, knowledge graph (LightRAG), and cross-encoder reranking — with Docling document parsing, visual intelligence (image/table captioning), agentic streaming chat, and inline citations. Powered by Gemini or local Ollama models.

Persistent project knowledge graph for coding agents. MCP server with semantic search, in-process embeddings, and web explorer.

Crea grafos de conocimiento con LLMs

Cuando los grafos de conocimiento se encuentran con el aprendizaje multimodal: un estudio exhaustivo.