The Knowledge Graph Maker

The Knowledge Graph Maker

knowledge_graph_maker是一个Python库,能够根据给定的本体论将任意文本转换为知识图谱。知识图谱是一种语义网络,代表现实世界实体之间的网络和它们之间的关系。该库通过图算法和中心性计算,帮助用户深入分析文本内容,实现概念之间的连接性分析,以及通过图检索增强生成(GRAG)技术,提升与文本的交流深度。

需求人群:

"目标受众为数据科学家、研究人员和开发者,他们需要深入分析文本数据,探索概念之间的关系,或构建基于知识图谱的应用程序。"

使用场景示例:

研究人员使用该工具分析学术论文,探索不同研究领域之间的联系。

数据科学家利用知识图谱进行社区发现,以识别和分析数据集中的模式。

开发者构建基于知识图谱的聊天机器人,通过GRAG技术提升对话的深度和准确性。

产品特色:

定义本体论:用户可以根据自己的需求定义知识图谱的实体和关系。

文本分块:为适应LLMs的上下文窗口,将文本适当分块。

文档转换:将分块后的文本转换为文档模型,添加元数据以丰富关系上下文。

选择语言模型:支持OpenAI和Groq语言模型,用户可根据需求选择。

运行图谱生成器:通过迭代文档列表,为每个文档创建子图,并最终生成完整图谱。

错误容错:自动纠正JSON解析失败,手动分割并单独解析。

Neo4j数据库存储(可选):将图谱保存到Neo4j数据库,用于进一步分析或可视化。

使用教程:

1. 安装knowledge_graph_maker库:使用pip命令安装。

2. 设置环境变量:根据使用的客户端设置GROQ_API_KEY或OPENAI_API_KEY等。

3. 定义本体论:根据需求定义实体标签和关系。

4. 文本分块:将长文本分割成适合LLM处理的块。

5. 创建文档:将文本块转换为文档模型,并添加元数据。

6. 选择并配置语言模型:选择OpenAI或Groq模型,并设置参数。

7. 运行图谱生成器:使用GraphMaker类生成知识图谱。

8. 存储到Neo4j(可选):将生成的图谱保存到Neo4j数据库中。

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