llm-graph-builder
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Llm Graph Builder
簡介 :
llm-graph-builder是一個利用大型語言模型(如OpenAI、Gemini等)從非結構化數據(PDF、DOCS、TXT、YouTube視頻、網頁等)中提取節點、關係及其屬性,並使用Langchain框架創建結構化知識圖譜的應用程序。它支持從本地機器、GCS或S3存儲桶或網絡資源上傳文件,選擇LLM模型並生成知識圖譜。
需求人群 :
目標受眾為數據科學家、開發者和任何需要從大量非結構化數據中提取信息並構建知識圖譜的專業人士。該產品適合他們,因為它簡化了從複雜數據源中提取有用信息的過程,提高了效率並促進了知識的可視化和分析。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 180.8K
使用場景
從學術論文中提取關鍵概念並構建領域知識圖譜。
分析社交媒體數據,識別趨勢和影響力人物。
整合企業內部文檔,構建內部知識管理系統。
產品特色
知識圖譜創建:使用LLMs將非結構化數據轉換為結構化知識圖譜。
提供模式:自定義模式或使用設置中的現有模式生成圖。
查看圖譜:在Bloom中查看特定來源或多個來源的圖譜。
與數據對話:通過對話式查詢與Neo4j數據庫中的數據進行交互,也可以檢索有關查詢響應來源的元數據。
本地部署:通過docker-compose運行,支持OpenAI和Diffbot。
雲部署:支持在Google Cloud Platform上部署應用程序和包。
環境配置:根據需要配置環境變量以啟用特定功能或集成。
使用教程
1. 確保擁有Neo4j數據庫V5.15或更高版本,並安裝APOC。
2. 創建並配置.env文件,輸入必要的API密鑰。
3. 選擇文件來源,例如本地文件、YouTube視頻或網頁。
4. 上傳文件到系統,選擇LLM模型進行知識圖譜生成。
5. 在Bloom中查看和分析生成的知識圖譜。
6. 通過聊天機器人與數據庫進行交互,提出問題並獲取答案。
7. 根據需要調整環境變量和配置,以適應不同的部署環境。
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