“`html

The Neo4j LLM Knowledge Graph Builder: An AI Tool that Creates Knowledge Graphs from Unstructured Data

В сфере искусственного интеллекта (ИИ) невероятно важно преобразовывать неструктурированные данные в организованную и полезную информацию с максимальной эффективностью. Недавно команда исследователей представила Neo4j LLM Knowledge Graph Builder – инструмент ИИ, который легко решает эту проблему. Это потенциальное приложение создает опыт преобразования текста в граф, используя мощные модели машинного обучения для преобразования неструктурированного текста в обширный граф знаний.

Основные характеристики

Коллекция мощных моделей машинного обучения, включая OpenAI, Gemini, Llama3, Diffbot, Claude и Qwen, является основой Neo4j LLM Knowledge Graph Builder. Вместе эти модели могут обрабатывать широкий спектр форматов материалов, включая PDF, статьи, фотографии, веб-страницы и даже транскрипции видеороликов на YouTube. В результате создается сложная сеть сущностей с узлами и их отношениями, а также сложный лексический граф, содержащий тексты и фрагменты с вложениями, все это хранится в базе данных Neo4j.

Одной из наиболее важных характеристик Neo4j LLM Knowledge Graph Builder является его гибкость в настройке схемы извлечения. Пользователи могут указать типы узлов и отношений, которые они хотят извлечь, чтобы гарантировать, что созданный граф знаний удовлетворяет их уникальные требования. Программа также предоставляет функции пост-извлечения, улучшающие точность и значимость данных.

Применение и возможности

После создания графа знаний пользователи могут запрашивать свои данные с использованием нескольких техник Retrieval-Augmented Generation (RAG). Методы, такие как GraphRAG, Vector и Text2Cypher, позволяют проводить сложные запросы и анализировать данные, а также показывают, как извлеченные данные используются для предоставления актуальных ответов.

Neo4j LLM Knowledge Graph Builder – это гибкое приложение с бэкэндом Python FastAPI и фронтендом на основе React. Хотя оно хорошо работает на Google Cloud Run, клиенты также могут использовать Docker Compose для локального развертывания. Приложение зависит от модуля llm-graph-transformer, который Neo4j добавил в фреймворк LangChain для улучшения возможностей поиска GraphRAG и плавной интеграции с другими модулями LangChain.

Преимущества

В заключение, Neo4j LLM Knowledge Graph Builder – это крупный прорыв в области данных. Эта программа использует алгоритмы машинного обучения для превращения неструктурированных данных в действенные графы знаний, что открывает новые возможности для улучшенного анализа данных и принятия более обоснованных решений. Для ученых-исследователей и аналитиков данных, стремящихся извлечь максимальную пользу из своих данных, Neo4j LLM Knowledge Graph Builder является важным инструментом благодаря своей гибкой интеграции, настраиваемому методу извлечения и мощной поддержке сообщества.

“`