Neo4j LLM知识图谱构建器：从非结构化数据中提取知识图谱

Neo4j LLM知识图谱构建器简介

Neo4j LLM知识图谱构建器是一款由Neo4j Labs开发的创新应用,旨在将非结构化数据转化为结构化的知识图谱。这个工具利用了大型语言模型(LLM)的强大能力,可以从各种非结构化数据源中提取实体、关系和属性,并将其存储在Neo4j图数据库中。

主要特性

1. 多源数据处理: 支持处理PDF、文档、网页、YouTube视频转录等多种非结构化数据源。

2. 灵活的LLM选择: 可以选择OpenAI、Gemini、Llama3等多种大型语言模型来进行实体和关系提取。

3. 自定义schema: 用户可以提供自定义的图谱schema,或使用现有的schema来生成知识图谱。

4. 图谱可视化: 可以在Neo4j Bloom中查看和探索生成的知识图谱。

5. 智能问答: 支持基于生成的知识图谱进行问答交互,并提供答案来源的元数据。

工作原理

Neo4j LLM知识图谱构建器的工作流程如下:

1. 将上传的数据源作为Document节点存储在图中
2. 使用LangChain加载器加载每种文档类型
3. 将内容分割成Chunks(块)
4. 将Chunks存储在图中,并与Document和其他Chunks建立连接
5. 计算Chunks的嵌入向量并存储
6. 使用LLM提取实体和关系
7. 将提取的实体和关系存储在图中,并与原始Chunks建立连接

使用指南

1. 连接Neo4j数据库实例
2. 选择非结构化数据源
3. 选择LLM模型进行图谱生成
4. 可选:在实体图提取设置中定义schema
5. 选择文件生成图谱
6. 在Bloom中预览和探索生成的图谱
7. 使用聊天机器人与处理完成的数据进行问答交互

部署方式

Neo4j LLM知识图谱构建器提供了多种部署方式:

1. 在线应用: 可以直接使用在线版本
2. 本地部署:
   • 使用Docker Compose一键部署
   • 分别运行后端和前端(开发环境)
3. 云端部署: 支持在Google Cloud Platform上部署

技术栈

• 前端: React
• 后端: Python, FastAPI
• 数据库: Neo4j
• AI模型集成: LangChain
• 容器化: Docker

应用场景

Neo4j LLM知识图谱构建器在多个领域都有广泛的应用前景:

1. 企业知识管理: 可以将企业内部的文档、报告等非结构化数据转化为知识图谱,便于检索和知识共享。

2. 学术研究: 研究人员可以利用此工具构建特定领域的知识图谱,发现新的研究方向和关联。

3. 智能客服: 将产品手册、FAQ等转化为知识图谱,提升客服系统的智能问答能力。

4. 内容推荐: 基于构建的知识图谱,可以为用户提供更精准的内容推荐。

5. 法律和合规: 将法律文件、政策文件转化为知识图谱,辅助法律分析和合规检查。

6. 医疗健康: 构建医学知识图谱,辅助医生诊断和医学研究。

7. 金融分析: 将金融新闻、报告等转化为知识图谱,辅助投资决策和风险分析。

结语

Neo4j LLM知识图谱构建器为从非结构化数据中提取结构化知识提供了一个强大而灵活的解决方案。它不仅简化了知识图谱的构建过程,还为检索增强生成(RAG)等先进的AI应用提供了坚实的基础。无论是企业、研究机构还是开发者,都可以利用这个工具来挖掘数据的潜在价值,推动知识管理和智能应用的发展。

随着大语言模型和图数据库技术的不断进步,我们可以期待Neo4j LLM知识图谱构建器在未来会有更多令人兴奋的功能和应用场景。对于那些希望深入探索知识图谱和AI结合的开发者来说,这无疑是一个值得关注和尝试的强大工具。