很有艺术潜力的一个项目，通过将查询特定文字的高维嵌入向量做可视化，来显示语义概念如何映射，还有点脑神经宇宙的感觉。🧐
{Project Golem: Neural Memory Visualizer + Project Golem：神经记忆可视化工具}
🧐Project Golem 是一款专为 RAG（检索增强生成）设计的 3D 神经记忆可视化工具，它利用 UMAP 技术将高维向量嵌入降维并投射为交互式的三维“大脑皮层”，让用户能实时通过视觉观察 AI 对查询概念的联想路径与语义空间分布，打破了向量数据库的“黑盒”状态。
➡️链接：http://t.cn/AXGoRkcD
✨重点
●🧠 拒绝“黑盒”数据库
传统向量数据库不仅枯燥且不透明，Golem 通过将 768 维的高维嵌入投影到 3D 交互式“皮层”中，将抽象的语义空间转化为可视化的实体结构，帮助开发者直观理解数据分布。
●💡 实时神经通路激活
当你输入查询时，系统不仅仅是返回文本，而是会在 3D 模型中“点亮”与查询概念相关的特定神经通路。这种视觉反馈模拟了大脑的记忆检索过程，让你清晰看到 AI 是如何联想不同概念的。
●🛠️ 基于 Gemma 与 UMAP 的硬核技术栈
项目采用 Google 的 embedding-gemma-300m 模型生成高质量嵌入，结合 UMAP（均匀流形逼近与投影）算法进行降维处理，前端使用 Three.js 和 WebGL 渲染，后端通过 Flask 和 LanceDB/NumPy 实现高效运算。
●🔬 RAG 系统的可视化调试
这是一个强大的调试工具，可以帮助开发者“看到”检索增强生成（RAG）系统的内部逻辑。通过观察哪些区域被激活，你可以快速诊断检索错误或理解模型对特定领域知识的关联方式。
●📂 高度可定制的“知识脑叶”
默认的 ingest.py 脚本会抓取维基百科的 20 个科学领域构建演示数据，但你可以轻松修改 TARGETS 字典，将其指向你自己的 PDF 文件夹、Obsidian 笔记库或其他数据集，构建专属的知识可视化大脑。
●🔌 兼容外部向量库
虽然项目自带本地存储方案，但它设计灵活，支持与 Qdrant 或 Pinecone 等外部向量数据库集成。只需提取向量并通过 UMAP 生成映射文件，即可用 Golem 的前端来展示你现有的向量库数据。
●🎮 直观的 3D 交互体验
用户可以直接在浏览器中通过简单的鼠标操作（左键旋转、右键平移、滚轮缩放）来漫游数据的“大脑”，并在查询栏输入概念（如 "Julius Caesar"）实时观察“大脑”的反应。
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