Convertir datos desordenados en información útil es cada vez más importante. Recientemente, Neo4j lanzó una nueva herramienta: el Constructor de Grafos de Conocimiento Neo4j LLM, que facilita la transformación de datos no estructurados en grafos de conocimiento estructurados, haciendo el procesamiento de datos más eficiente.
Acceso al producto: https://top.aibase.com/tool/llm-graph-builder
El Constructor de Grafos de Conocimiento Neo4j LLM utiliza una serie de potentes modelos de aprendizaje automático, incluyendo OpenAI, Gemini y Llama3. Gracias a estos modelos, los usuarios pueden procesar materiales en diversos formatos, como PDF, artículos académicos, contenido web, e incluso transcripciones de videos de YouTube. La herramienta funciona transformando esta información en una compleja red de entidades, almacenando estos datos en una base de datos Neo4j. De esta manera, los usuarios obtienen un grafo de conocimiento que incluye nodos y sus relaciones, así como un grafo de vocabulario con incrustaciones de texto.
Una característica importante de esta herramienta es su flexibilidad. Los usuarios pueden personalizar los patrones de extracción, seleccionando los nodos y relaciones que necesitan, asegurando que el grafo de conocimiento generado se ajuste a sus necesidades específicas. Además, la herramienta ofrece funciones de limpieza de datos posteriores a la extracción, mejorando la precisión y utilidad de los datos.
Sin embargo, esta herramienta presenta un rendimiento deficiente al procesar datos tabulares, como archivos Excel o CSV, o imágenes que contienen presentaciones y gráficos. Por lo tanto, para obtener mejores resultados en la extracción de datos, los usuarios deben ajustar cuidadosamente la estructura del grafo para adaptarlo a las características únicas de los datos.
Una vez que se completa la construcción del grafo de conocimiento, los usuarios pueden utilizar diversas técnicas de generación mejorada de búsqueda (RAG, por sus siglas en inglés) para consultar los datos, como GraphRAG, Vector y Text2Cypher. Estos métodos hacen que el análisis y las consultas de datos complejos sean más eficientes e inteligentes.
El Constructor de Grafos de Conocimiento Neo4j LLM es fácil de usar y se puede ejecutar en Google Cloud Run o implementarse localmente mediante Docker Compose. Depende del módulo llm-graph-transformer y se ha integrado con el framework LangChain para mejorar la capacidad de búsqueda de GraphRAG y una integración perfecta con otros módulos de LangChain.
El Constructor de Grafos de Conocimiento Neo4j LLM representa un gran avance en el campo del procesamiento de datos. Esta herramienta transforma datos no estructurados en grafos de conocimiento accionables mediante algoritmos de aprendizaje automático, ofreciendo nuevas posibilidades para el análisis de datos y la toma de decisiones. Para científicos de datos y analistas, esta herramienta se convierte en una herramienta indispensable gracias a su flexible integración, sus métodos de extracción ajustables y el sólido apoyo de la comunidad.
### Puntos Clave:
- 📊 **Potentes modelos de aprendizaje automático**: El Constructor de Grafos de Conocimiento Neo4j LLM se basa en modelos como OpenAI y Gemini, capaces de procesar diversos formatos de datos y generar grafos de conocimiento completos.
- ⚙️ **Extracción de datos flexible**: Los usuarios pueden personalizar los patrones de extracción de nodos y relaciones, y realizar la limpieza de datos para mejorar la precisión y utilidad de los datos.
- 🚀 **Consultas de datos eficientes**: Ofrece diversas técnicas como GraphRAG, Vector y Text2Cypher para ayudar a los usuarios a realizar análisis e investigaciones de datos inteligentes.