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什么是Nasdanika AI模型解释器?
这是一个基于人工智能的系统，能够自动分析数据模型中的元素及其关系，并以自然语言形式生成易于理解的解释。系统可以处理家族关系、组织结构等各种类型的模型数据。如何使用Nasdanika AI模型解释器?
用户只需提供数据模型，系统会自动分析模型元素之间的关系，生成自然语言描述，并建立语义索引以便后续查询。适用场景
适用于需要解释复杂数据关系的场景，如家族谱系分析、组织结构说明、知识图谱展示等。主要功能
智能关系解释自动识别并解释模型元素之间的各种关系，如父子、兄弟等
多角度描述从不同角度生成对同一关系的多种解释方式
语义搜索基于向量数据库实现语义搜索功能，考虑语义和图形距离
多模型支持支持OpenAI和Ollama等多种AI模型
优势与局限性
优势
自动生成易于理解的自然语言解释
支持复杂关系的多角度描述
结合语义和图形距离的智能搜索
支持多种AI模型后端
局限性
大规模向量数据库需要较多存储空间
初始索引构建时间较长
需要一定的技术知识进行初始设置
如何使用
准备数据模型将您的数据模型转换为系统支持的格式
生成解释文本运行解释器生成模型元素的自然语言描述
构建向量数据库为生成的解释文本创建语义索引
查询和交互通过命令行或Web界面查询模型信息
使用案例
家族关系解释系统可以自动解释家族成员之间的关系
属性解释系统可以解释模型元素的属性定义
关系查询可以查询特定关系的所有实例
常见问题
1
系统支持哪些数据模型格式?系统支持JSON格式的数据模型，具体格式请参考文档中的示例
2
构建向量数据库需要多长时间?取决于数据量大小，20万条记录大约需要10分钟
3
系统需要多少存储空间?20万条记录的索引大约需要2.5GB空间
4
如何选择AI模型后端?可以通过配置选择使用OpenAI或本地Ollama等不同后端
相关资源
家族关系示例展示系统如何处理家族关系的示例
向量数据库库系统使用的向量数据库实现
预训练词向量系统使用的预训练词向量下载
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