llm-graph-builder

构建知识图谱的Neo4j应用

普通产品编程Neo4j知识图谱

llm-graph-builder是一个利用大型语言模型（如OpenAI、Gemini等）从非结构化数据（PDF、DOCS、TXT、YouTube视频、网页等）中提取节点、关系及其属性，并使用Langchain框架创建结构化知识图谱的应用程序。它支持从本地机器、GCS或S3存储桶或网络资源上传文件，选择LLM模型并生成知识图谱。

知识图谱创建：使用LLMs将非结构化数据转换为结构化知识图谱。
提供模式：自定义模式或使用设置中的现有模式生成图。
查看图谱：在Bloom中查看特定来源或多个来源的图谱。
与数据对话：通过对话式查询与Neo4j数据库中的数据进行交互，也可以检索有关查询响应来源的元数据。
本地部署：通过docker-compose运行，支持OpenAI和Diffbot。
云部署：支持在Google Cloud Platform上部署应用程序和包。
环境配置：根据需要配置环境变量以启用特定功能或集成。

目标受众为数据科学家、开发者和任何需要从大量非结构化数据中提取信息并构建知识图谱的专业人士。该产品适合他们，因为它简化了从复杂数据源中提取有用信息的过程，提高了效率并促进了知识的可视化和分析。

从学术论文中提取关键概念并构建领域知识图谱。
分析社交媒体数据，识别趋势和影响力人物。
整合企业内部文档，构建内部知识管理系统。

1. 确保拥有Neo4j数据库V5.15或更高版本，并安装APOC。
2. 创建并配置.env文件，输入必要的API密钥。
3. 选择文件来源，例如本地文件、YouTube视频或网页。
4. 上传文件到系统，选择LLM模型进行知识图谱生成。
5. 在Bloom中查看和分析生成的知识图谱。

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iText2KG — 利用大型语言模型增量构建知识图谱

Triplex — 开源知识图谱构建模型，成本低廉

Ferret-UI-Llama8b — 基于Llama-3-8B的多模态大型语言模型，专注于UI任务。

URL Parser Online — 在线URL解析器，将URL转换为适合大型语言模型的输入格式。

SELA — SELA通过结合蒙特卡洛树搜索和基于LLM的代理来增强自动化机器学习。

KAG — 基于知识增强的生成框架，用于构建专业的知识服务

LongVU — 长视频语言理解的时空自适应压缩模型

GitHub to LLM Converter — 将GitHub链接转换为适合LLM的格式

BitNet — 1位大型语言模型推理框架

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct — 由NVIDIA定制的大型语言模型，提升查询回答的帮助性。

ComfyGen — 文本到图像生成的自适应工作流

Ministral-8B-Instruct-2410 — 高效能的语言模型，支持本地智能和设备端计算。

Knowledge Table — 开源工具，简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。

SheetBot AI — AI驱动的数据分析和可视化平台

MM1.5 — 多模态大型语言模型的优化与分析

AutoDAN-Turbo — 突破大型语言模型限制的自动化框架

Lumigator — AI模型选择助手

Tilores Identity RAG — 客户数据统一与检索平台

NVLM 1.0 — 前沿级多模态大型语言模型

NVLM-D-72B — 前沿的多模态大型语言模型

Diabetica-7B — 糖尿病护理专用的大型语言模型

Diabetica-1.5B — 糖尿病护理专用的大型语言模型

Llama-3.2-11B-Vision — 多模态大型语言模型，支持图像和文本处理。

Llama-3.2-3B — 多语言大型语言模型

觅识AI社区 — AI与产品管理领域的知识社区

GraphReasoning — 基于图的科学发现与知识提取

Local Knowledge Graph — 利用本地Llama模型构建知识图谱，探索相关问题和答案。

SciAgentsDiscovery — 自动化科学研究的多智能体图推理系统。

NVLM — 前沿级多模态大型语言模型，实现视觉-语言任务的先进性能。