Die Umwandlung unstrukturierter Daten in nutzbare Informationen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Neo4j hat kürzlich ein neues Tool vorgestellt – den Neo4j LLM Knowledge Graph Builder. Dieses Tool ermöglicht die einfache Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Knowledge Graphen und steigert so die Effizienz der Datenverarbeitung.
Produktzugang: https://top.aibase.com/tool/llm-graph-builder
Der Neo4j LLM Knowledge Graph Builder nutzt eine Reihe leistungsstarker Machine-Learning-Modelle, darunter OpenAI, Gemini und Llama3. Mit diesen Modellen können Benutzer Materialien in verschiedenen Formaten verarbeiten, wie z. B. PDFs, wissenschaftliche Arbeiten, Webseiteninhalte und sogar Transkripte von YouTube-Videos. Das Tool funktioniert, indem es diese Informationen in ein komplexes Netzwerk von Entitäten umwandelt und diese Daten in einer Neo4j-Datenbank speichert. So erhalten Benutzer einen Knowledge Graphen mit Knoten und deren Beziehungen sowie einen Vokabulargraphen mit Textelementen.
Ein wichtiges Merkmal dieses Tools ist seine Flexibilität. Benutzer können Extraktionsmuster anpassen und die benötigten Knoten und Beziehungen auswählen, um sicherzustellen, dass der generierte Knowledge Graph den spezifischen Anforderungen entspricht. Darüber hinaus bietet das Tool Funktionen zur Datenbereinigung nach der Extraktion, wodurch die Genauigkeit und Nützlichkeit der Daten verbessert werden.
Das Tool schneidet jedoch bei der Verarbeitung von Tabellendaten wie Excel- oder CSV-Dateien oder Bildern mit Präsentationen und Diagrammen weniger gut ab. Um optimale Ergebnisse bei der Datenextraktion zu erzielen, müssen Benutzer die Graphstruktur sorgfältig an die Besonderheiten der Daten anpassen.
Nach dem Erstellen des Knowledge Graphen können Benutzer verschiedene Retrieval Augmented Generation (RAG)-Techniken verwenden, um Daten abzufragen, z. B. GraphRAG, Vector und Text2Cypher. Diese Methoden machen komplexe Datenanalysen und -abfragen effizienter und intelligenter.
Der Neo4j LLM Knowledge Graph Builder ist nicht nur benutzerfreundlich, sondern kann auch auf Google Cloud Run ausgeführt oder über Docker Compose lokal bereitgestellt werden. Er basiert auf dem llm-graph-transformer-Modul, ist in das LangChain-Framework integriert, um die GraphRAG-Suchfunktion zu verbessern, und lässt sich nahtlos in andere LangChain-Module integrieren.
Der Neo4j LLM Knowledge Graph Builder stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Datenverarbeitung dar. Dieses Tool wandelt mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen unstrukturierte Daten in verwertbare Knowledge Graphen um und eröffnet neue Möglichkeiten für die Datenanalyse und Entscheidungsfindung. Für Data Scientists und Analysten ist dieses Tool aufgrund seiner flexiblen Integrationsmöglichkeiten, anpassbaren Extraktionsmethoden und starken Community-Unterstützung ein unverzichtbares Werkzeug.
### Wichtigste Punkte:
- 📊 **Leistungsstarke Machine-Learning-Modelle**: Der Neo4j LLM Knowledge Graph Builder basiert auf Modellen wie OpenAI und Gemini und kann verschiedene Datenformate verarbeiten, um umfassende Knowledge Graphen zu generieren.
- ⚙️ **Flexible Datenextraktion**: Benutzer können Knoten- und Beziehungsextraktionsmuster anpassen und Daten bereinigen, um die Genauigkeit und Nützlichkeit der Daten zu verbessern.
- 🚀 **Effiziente Datenabfrage**: Es werden verschiedene Techniken wie GraphRAG, Vector und Text2Cypher angeboten, die Benutzern bei intelligenten Datenanalysen und -abfragen helfen.