如何将杂乱无章的数据变成有用的信息变得越来越重要。最近，Neo4j推出了一款全新的工具——Neo4j LLM知识图谱构建器，这款工具可以轻松将非结构化数据转化为结构化的知识图谱，让数据处理变得更高效。
产品入口：https://top.aibase.com/tool/llm-graph-builder
Neo4j LLM知识图谱构建器利用了一系列强大的机器学习模型，包括OpenAI、Gemini、Llama3等。通过这些模型，用户可以处理各种格式的材料，比如PDF、论文、网页内容，甚至是YouTube视频的转录文本。工具的工作原理是将这些信息转化为一个复杂的实体网络，并把这些数据存储在Neo4j数据库中。这样，用户就能得到一个包括节点及其关系的知识图谱以及一个含有文本嵌入的词汇图。
这款工具的一个重要特点是它的灵活性。用户可以自定义提取模式，选择自己需要的节点和关系，从而确保生成的知识图谱符合特定的需求。此外，工具还提供了提取后数据清理的功能，提高了数据的准确性和有用性。
不过，这款工具在处理表格数据，比如Excel或CSV文件，或者包含演示文稿和图表的图像时表现不佳。因此，为了获得更好的数据提取效果，用户需要精心调整图谱结构，以适应数据的独特特点。
完成知识图谱构建后，用户可以使用多种检索增强生成（RAG）技术来查询数据，比如GraphRAG、Vector和Text2Cypher，这些方法使得复杂的数据分析和查询变得更加高效和智能。
Neo4j LLM知识图谱构建器不仅易于使用，还可以在Google Cloud Run上运行，也可以通过Docker Compose进行本地部署。它依赖于llm-graph-transformer模块，已与LangChain框架进行了集成，以提升GraphRAG搜索能力，并与其他LangChain模块无缝对接。
Neo4j LLM知识图谱构建器在数据处理领域取得了重大进展。这款工具通过机器学习算法将非结构化数据转化为可操作的知识图谱，为数据分析和决策提供了新的可能性。对于数据科学家和分析师来说，这款工具因其灵活的集成性、可调节的提取方式和强大的社区支持，成为了一个不可或缺的利器。
### 划重点:
- 📊 **强大的机器学习模型**:Neo4j LLM知识图谱构建器基于OpenAI、Gemini等模型，能够处理各种数据格式，并生成全面的知识图谱。
- ⚙️ **灵活的数据提取**:用户可以自定义节点和关系提取模式，并进行数据清理，以提高数据的准确性和实用性。
- 🚀 **高效的数据查询**:提供GraphRAG、Vector和Text2Cypher等多种技术，帮助用户进行智能的数据分析和查询。