Nos últimos anos, os modelos de linguagem grandes (LLMs) têm recebido muita atenção na área de gerenciamento de dados, com sua aplicação se expandindo para áreas como integração de dados, otimização de bancos de dados, otimização de consultas e limpeza de dados. No entanto, o processamento de dados não estruturados, especialmente documentos complexos, ainda apresenta muitos desafios. Muitas estruturas de processamento de dados não estruturados baseadas em LLMs atualmente priorizam a redução de custos em detrimento do aumento da precisão. Este problema é particularmente pronunciado em tarefas analíticas complexas, pois os resultados gerados pelo LLM muitas vezes não atendem com precisão às necessidades.

O lançamento do construtor de grafos de conhecimento Neo4j LLM visa resolver os desafios de processamento de dados complexos. Ao aproveitar modelos poderosos de aprendizado de máquina, como OpenAI e Gemini, ele converte rapidamente dados não estruturados em grafos de conhecimento estruturados, permitindo análise de dados eficiente. Esta ferramenta possui recursos flexíveis de extração de dados, permitindo que os usuários personalizem os esquemas de acordo com suas necessidades e oferecendo opções de limpeza de dados para garantir a qualidade dos dados. Através de várias técnicas de geração aprimoradas por busca, ele permite consultas de dados inteligentes, e a combinação de grafos de conhecimento visuais com embeddings de texto e grafos de vocabulário facilita a compreensão e a