EvidenceGraph｜可验证研究知识图谱
上传论文、PDF、文章或多个链接，生成节点有来源、关系有证据的交互式研究图谱。
EvidenceGraph｜可验证研究知识图谱
上传论文、PDF、文章或多个链接，生成节点有来源、关系有证据的交互式研究图谱。
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资料越多，真正困难的越不是总结，而是看清概念、人物、事件和证据之间的关系。 EvidenceGraph 会读取论文、PDF、文章、会议纪要或多个链接，自动抽取实体与关系，合并重复概念，标记冲突信息，并生成一张可以拖拽、缩放、搜索和筛选的交互式研究图谱。 与普通思维导图不同，每个关键节点和关系都保留来源编号、证据说明与可信度。点击节点即可查看它为什么出现在图里，避免一张看起来很漂亮、却无法验证的关系网。 一次运行交付： - 可交互的单文件 HTML - 高清 PNG / SVG 静态图 - 可编辑 Mermaid 代码 - 结构化 JSON 数据 - 来源与冲突清单 适合研究人员、学生、教师、产品经理、咨询顾问、投资研究和需要处理大量资料的知识工作者。
相关技能
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知识图谱引擎
从文本、文件或主题自动构建五类图谱（知识图谱、思维导图、概念图、流程图/架构图、关系图），以最高标准输出交互式网页、静态图片与可视化代码的三合一方案。融合知识图谱工程与信息可视化最佳实践，支持粒度动态控制、消歧去重、多源交叉验证。 把你的文字、文件甚至一个念头，秒变可拖拽、可缩放、可搜索的交互式知识图谱，并一键导出高清图片与即用代码——这是你从未体验过的知识可视化“三合一”引擎。 🧠 什么是「知识图谱引擎」？ 它不是你见过的那种简单画图工具，而是一位藏在浏览器里的知识工程师+可视化专家。给它一段教材、一篇论文、一份PDF，或者只给一个关键词，它就能自动： 🔍 抽取核心实体，理清深层关系 🧱 构建结构化图谱JSON（知识图谱/思维导图/概念图/流程图/关系图） 🎨 输出三种顶尖形态：可交互网页 + 高清静态图 + Markdown/Mermaid/Graphviz代码 从此，信息整理不再靠手动画框，知识呈现不再只是一张死图。 ⚡ 为什么说它是“顶尖”的？ 1. 全自动「从文本到图谱」流水线 不用学任何建模语言，不用手动定义节点和连线。你只需输入内容，引擎会自动判定图谱类型： 学科知识体系？→ 生成语义丰富的知识图谱 读书笔记拆解？→ 生成层级清晰的思维导图 流程与决策？→ 生成带分支的流程图/架构图 人物关系网？→ 生成多维关系图 哪怕你只扔一个主题词，它也能自主搜集资料，补全内容后再出图。 2. 三合一输出，覆盖全部使用场景 🖱️ 交互式D3.js网页：拖拽节点、滚轮缩放、点击弹出详情、高亮关联路径、关键词搜索……像操作一张活的地图。单文件HTML，无后端，可以直接嵌入任何页面或发给任何人。 🖼️ 高清静态图谱：力导向布局，色彩分类，直接用于论文配图、PPT汇报、教学材料，清晰到每个标签都锐利可读。 📜 可视化代码：同时生成Mermaid与Graphviz源码，开发者可直接放入文档、wiki、Notion，二次编辑无限扩展。 3. 极致用户体验设计 🎨 颜色按实体类型自动映射，层级用节点大小直观表达 🔗 关系标签直接显示在曲线上，一眼看懂“包含”“导致”“支撑” 💡 点击任意节点，非关联部分自动淡出，聚焦思维路径 🔄 重置布局、搜索定位、缩放平移……所有操作丝般顺滑 4. 兼顾“广度”与“深度”的工程智慧 从实体消歧去重，到多源交叉验证；从层级粒度控制，到支持跨域关联的虚线连接——这背后是知识图谱工程的最佳实践，不是玩具，是生产力工具。 👥 谁最需要它？ 教师 & 教育内容创作者 把整本教材章节变成一张可交互知识地图，学生一点即懂概念关联。 研究人员 & 学生 论文文献综述不再只靠文字堆砌，一张图理清数十篇论文的理论脉络。 产品经理 & 企业架构师 系统架构、业务流程、功能拆解，即时生成架构图，沟通效率翻倍。 读书人 & 终身学习者 笔记不再只是大纲，而是可探索的思维网络，让知识真正“长”在一起。 🚀 现在，让你的知识“活”过来 你给内容，它给洞察。 你给主题，它给体系。 你给需求，它给网页、图片、代码的完整交付物。 这不是一个功能，这是一套将信息升维为认知的工作流。 让「知识图谱引擎」成为你思考的延伸，视觉化你的专业，触达每一个受众的“aha moment”。 —— 从今天起，不再“画”图谱，而是“生”图谱。
研究多种输入源一键生成思维导图2.0
将复杂的文档、网页或长文本一键转化为结构清晰的可视化思维导图。无论是学术论文、课程资料还是技术文档，该工具都能智能提取核心主题与多级知识要点，帮助您快速理清逻辑脉络。通过对输入源的深度内容分析，它能够自动识别章节结构与关键细节，生成层次分明的知识体系。 该工具支持生成多种风格的导图，包括专业的教育树状图（PlantUML格式）和直观的中心辐射状图（Mermaid格式）。您可以直接获得可在浏览器中查看的SVG图片，同时还会获得对应的源码文件。这意味着您既能快速预览结果，也可以将源码导入XMind、FreeMind或Markdown编辑器中进行二次编辑与深度加工。 只需上传PDF、Word、文本文件或提供网页链接，即可完成从海量信息到可视化知识图谱的转变。它非常适合学习笔记整理、论文结构化阅读以及头脑风暴展示等场景，让知识的梳理与分享变得更加高效、专业。
一问成图｜AI问题拆解师
# 一问成图｜AI问题拆解师 **一个复杂问题，一张清晰的分析图。** 为什么店里客流没变，利润却一直下降？为什么视频播放量突然减少？为什么项目总是延期？ 输入你想弄清楚的问题，AI帮你拆解可能原因、梳理因果关系、确定排查顺序，并生成一张直观易懂的中文分析图。 不只是告诉你「可能是什么原因」，更重要的是告诉你：**为什么可能发生，以及下一步该查什么。** ## 你会得到 **① 智能问题拆解** 识别问题的关键环节。适合用公式分析的场景，优先建立指标关系，帮助定位需要排查的方向。 **② 4–6个可能原因** 每个原因都包含： - 可能发生的现象 - 影响结果的因果机制 - 可以实际执行的验证方法 不把未经验证的推测当成事实。 **③ 智能排查顺序** 根据影响程度、验证难度和现有信息，建议先查什么、后查什么，避免盲目排查。 **④ 一张专业中文分析图** 根据问题自动选择合适的结构，例如中心辐射图、因果链、鱼骨图或时间线。 用不同颜色区分信息类型，并在原因旁标出具体行动提示，例如： - 查：曝光点击率 - 查：商品毛利率 - 看：顾客评论反馈 **⑤ 图片文字检查** 生成后检查中文字、原因数量和图文一致性。发现明显文字错误时，根据运行设置尝试自动修正一次；额外生成可能增加积分消耗。 ## 适合哪些问题？ **生意经营** - 客流没变，利润为什么下降？ - 顾客评价不错，为什么回头客减少？ **自媒体创作** - YouTube播放量为什么突然下降？ - 为什么视频曝光很多，点击率却很低？ **工作与学习** - 项目为什么总是延期？ - 为什么学习投入增加，成绩却没有明显提高？ ## 使用方法 1. 输入一个你想分析的具体问题。 2. 有数据、截图或参考资料，可以一并提供。 3. AI拆解原因、分析机制并给出验证方法。 4. 生成中文多因素分析图，帮助你逐项排查。 ## 使用提示 - 问题越具体、提供的数据越充分，分析越有针对性。 - 不编造统计数据、调查结果或外部来源。 - 图中的原因属于分析假设，不代表已经查明真实原因。 - 生成图片存在排版和文字误差的可能。 - 单次运行测试消耗约100–200积分；实际积分消耗取决于模型、任务复杂度及是否需要额外生成。 **让复杂问题变得看得懂、查得清、有方向。**
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