
使用場景
研究人員使用該工具分析學術論文,探索不同研究領域之間的聯繫。
數據科學家利用知識圖譜進行社區發現,以識別和分析數據集中的模式。
開發者構建基於知識圖譜的聊天機器人,通過GRAG技術提升對話的深度和準確性。
產品特色
定義本體論:用戶可以根據自己的需求定義知識圖譜的實體和關係。
文本分塊:為適應LLMs的上下文窗口,將文本適當分塊。
文檔轉換:將分塊後的文本轉換為文檔模型,添加元數據以豐富關係上下文。
選擇語言模型:支持OpenAI和Groq語言模型,用戶可根據需求選擇。
運行圖譜生成器:通過迭代文檔列表,為每個文檔創建子圖,並最終生成完整圖譜。
錯誤容錯:自動糾正JSON解析失敗,手動分割並單獨解析。
Neo4j數據庫存儲(可選):將圖譜保存到Neo4j數據庫,用於進一步分析或可視化。
使用教程
1. 安裝knowledge_graph_maker庫:使用pip命令安裝。
2. 設置環境變量:根據使用的客戶端設置GROQ_API_KEY或OPENAI_API_KEY等。
3. 定義本體論:根據需求定義實體標籤和關係。
4. 文本分塊:將長文本分割成適合LLM處理的塊。
5. 創建文檔:將文本塊轉換為文檔模型,並添加元數據。
6. 選擇並配置語言模型:選擇OpenAI或Groq模型,並設置參數。
7. 運行圖譜生成器:使用GraphMaker類生成知識圖譜。
8. 存儲到Neo4j(可選):將生成的圖譜保存到Neo4j數據庫中。
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