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

OneGen — 高效单遍统一生成和检索框架，适用于大型语言模型。

Open Source LLM Tools — 开源大型语言模型工具集合

XVERSE-MoE-A36B — 多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。

Shire — AI编程智能体语言，实现LLM与IDE之间的通信以自动化编程。

Fine AI Coding Workflows — 利用AI自动化开发流程，提升开发效率。

PromptChainer — 免费且快速的提示链生成器

LongCite — 使大型语言模型在长文本问答中生成细粒度引用

muAgent — 由知识图谱引擎驱动的创新Agent框架

LongLLaVA — 高效扩展多模态大型语言模型至1000图像

Reflection Llama-3.1 70B — 世界顶尖的开源大型语言模型

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