Transformer des données désordonnées en informations utiles est de plus en plus important. Récemment, Neo4j a lancé un nouvel outil : le générateur de graphe de connaissances Neo4j LLM. Cet outil permet de convertir facilement des données non structurées en graphes de connaissances structurés, rendant le traitement des données plus efficace.
Accès au produit : https://top.aibase.com/tool/llm-graph-builder
Le générateur de graphe de connaissances Neo4j LLM utilise une série de puissants modèles d'apprentissage automatique, notamment OpenAI, Gemini et Llama3. Grâce à ces modèles, les utilisateurs peuvent traiter des documents de différents formats, tels que des PDF, des articles, du contenu web, et même des transcriptions de vidéos YouTube. L'outil fonctionne en transformant ces informations en un réseau complexe d'entités, stockant ensuite ces données dans une base de données Neo4j. Cela permet aux utilisateurs d'obtenir un graphe de connaissances comprenant des nœuds et leurs relations, ainsi qu'un graphe lexical contenant des embeddings textuels.
Une caractéristique importante de cet outil est sa flexibilité. Les utilisateurs peuvent personnaliser les modèles d'extraction, sélectionner les nœuds et les relations souhaités, garantissant ainsi que le graphe de connaissances généré répond à des besoins spécifiques. De plus, l'outil fournit une fonctionnalité de nettoyage des données après l'extraction, améliorant ainsi la précision et l'utilité des données.
Cependant, cet outil est moins performant pour le traitement des données tabulaires, telles que les fichiers Excel ou CSV, ou des images contenant des présentations et des graphiques. Par conséquent, pour obtenir de meilleurs résultats d'extraction de données, les utilisateurs doivent ajuster soigneusement la structure du graphe afin qu'elle corresponde aux caractéristiques uniques des données.
Une fois la construction du graphe de connaissances terminée, les utilisateurs peuvent utiliser diverses techniques de recherche augmentée par génération (RAG) pour interroger les données, telles que GraphRAG, Vector et Text2Cypher. Ces méthodes rendent l'analyse et les requêtes de données complexes plus efficaces et intelligentes.
Le générateur de graphe de connaissances Neo4j LLM est facile à utiliser et peut fonctionner sur Google Cloud Run ou être déployé localement via Docker Compose. Il repose sur le module llm-graph-transformer et est intégré au framework LangChain pour améliorer les capacités de recherche GraphRAG et s'intégrer parfaitement aux autres modules LangChain.
Le générateur de graphe de connaissances Neo4j LLM représente une avancée majeure dans le domaine du traitement des données. Cet outil transforme les données non structurées en graphes de connaissances exploitables grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'analyse des données et la prise de décision. Pour les data scientists et les analystes, cet outil est devenu un atout indispensable grâce à son intégration flexible, ses méthodes d'extraction réglables et son solide support communautaire.
### Points clés :
- 📊 **Modèles d'apprentissage automatique puissants :** Le générateur de graphe de connaissances Neo4j LLM est basé sur des modèles tels qu'OpenAI et Gemini, capables de traiter divers formats de données et de générer des graphes de connaissances complets.
- ⚙️ **Extraction de données flexible :** Les utilisateurs peuvent personnaliser les modèles d'extraction de nœuds et de relations, et nettoyer les données pour améliorer leur précision et leur utilité.
- 🚀 **Requêtes de données efficaces :** Il propose diverses techniques telles que GraphRAG, Vector et Text2Cypher pour aider les utilisateurs à effectuer des analyses et des requêtes de données intelligentes.