Neo4j LLM 知识图谱构建器 - 从非结构化文本中提取节点和关系

Neo4j LLM 知识图谱构建器是一个在线应用程序，用于将非结构化文本转换为知识图谱，它提供了神奇的“文本到图谱”体验。

它利用机器学习模型（LLM - OpenAI、Gemini、Llama3、Diffbot、Claude、Qwen）来处理 PDF、文档、图像、网页和 YouTube 视频脚本。提取过程会将它们转换为包含文档和文本块（带有嵌入）的词汇图，以及包含节点及其关系的实体图，这两者都存储在您的 Neo4j 数据库中。您可以配置提取模式，并在提取后应用清理操作。

之后，您可以使用不同的 RAG（检索增强生成）方法（GraphRAG、Vector、Text2Cypher）来对您的数据进行提问，并查看提取的数据如何用于构建答案。

对于包含长篇英文文本的文件效果最佳
不太适合 Excel 或 CSV 等表格数据，或图像/图表/幻灯片
如果您为节点和关系类型配置图谱模式，可以获得更高质量的数据提取效果

前端是一个 React 应用程序，后端是一个运行在 Google Cloud Run 上的 Python FastAPI 应用程序，但您也可以使用 docker compose 在本地部署。它使用了 Neo4j 为 LangChain 贡献的 llm-graph-transformer 模块以及其他 LangChain 集成（例如用于 GraphRAG 搜索）。

所有功能详见此处：功能文档

这是一个快速演示