

知識グラフ作成ツール
紹介 :
knowledge_graph_makerは、与えられたオントロジーに基づいて任意のテキストを知識グラフに変換できるPythonライブラリです。知識グラフは、現実世界のエンティティ間のネットワークとその関係を表すセマンティックネットワークです。このライブラリは、グラフアルゴリズムと中心性計算を通じて、テキスト内容の深い分析、概念間の連結性分析、そしてグラフ検索強化生成(GRAG)技術によるテキストとの対話深化を支援します。
ターゲットユーザー :
データサイエンティスト、研究者、開発者など、テキストデータの深い分析、概念間の関係の探求、または知識グラフベースのアプリケーション構築が必要な方を対象としています。
使用シナリオ
研究者はこのツールを使用して学術論文を分析し、異なる研究分野間のつながりを探求します。
データサイエンティストは知識グラフを使用してコミュニティ検出を行い、データセット内のパターンを識別および分析します。
開発者は知識グラフベースのチャットボットを構築し、GRAG技術を使用して対話の深さと精度を向上させます。
製品特徴
オントロジーの定義:ユーザーは自身のニーズに合わせて知識グラフのエンティティと関係を定義できます。
テキストのチャンク化:LLMのコンテキストウィンドウに適応するため、テキストを適切にチャンク化します。
ドキュメント変換:チャンク化されたテキストをドキュメントモデルに変換し、メタデータを追加して関係コンテキストを充実させます。
言語モデルの選択:OpenAIとGroq言語モデルをサポートしており、ユーザーはニーズに応じて選択できます。
グラフジェネレーターの実行:ドキュメントリストを反復処理し、各ドキュメントにサブグラフを作成し、最終的に完全なグラフを生成します。
エラー耐性:JSON解析の失敗を自動的に修正し、手動で分割して個別に解析します。
Neo4jデータベースへの保存(オプション):グラフをNeo4jデータベースに保存して、さらなる分析や可視化に使用できます。
使用チュートリアル
1. knowledge_graph_makerライブラリのインストール:pipコマンドを使用してインストールします。
2. 環境変数の設定:使用するクライアントに応じて、GROQ_API_KEYやOPENAI_API_KEYなどを設定します。
3. オントロジーの定義:ニーズに合わせてエンティティラベルと関係を定義します。
4. テキストのチャンク化:長いテキストをLLMで処理できるサイズに分割します。
5. ドキュメントの作成:テキストチャンクをドキュメントモデルに変換し、メタデータを追加します。
6. 言語モデルの選択と設定:OpenAIまたはGroqモデルを選択し、パラメーターを設定します。
7. グラフジェネレーターの実行:GraphMakerクラスを使用して知識グラフを生成します。
8. Neo4jへの保存(オプション):生成されたグラフをNeo4jデータベースに保存します。
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