itext2kg项目安装与配置指南

itext2kg项目安装与配置指南

itext2kg Incremental Knowledge Graphs Constructor Using Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/it/itext2kg

1. 项目基础介绍

iText2KG 是一个用 Python 编写的开源项目，旨在利用大型语言模型从文本文档中增量构建一致的知识图谱，包含已解决实体和关系。它具备零样本学习能力，可以在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。

主要编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• 大型语言模型（LLM）：用于实体和关系提取。
• LangChain：一个集成多种LLM和文本嵌入模型的Python库。
• Neo4j：图数据库，用于存储和可视化知识图谱。
• Mistral AI、OpenAI：可选的语言模型，用于处理自然语言。

3. 安装与配置

准备工作

• 确保您的系统中已安装 Python（版本需高于3.9）。
• 安装 pip（Python 包管理器）。
• 准备好项目所需的LLM的API密钥。

安装步骤

步骤 1：安装 iText2KG

打开命令行，执行以下命令安装 iText2KG：

pip install itext2kg

步骤 2：配置 LangChain

根据您选择的语言模型，安装相应的 LangChain 包。以下以 Mistral AI 为例：

pip install langchain_mistralai

步骤 3：设置语言模型

根据您选择的模型，配置相应的API密钥和模型参数。以下为 Mistral AI 的配置示例：

from langchain_mistralai import ChatMistralAI, MistralAIEmbeddings

mistral_api_key = "您的Mistral API密钥"
mistral_llm_model = ChatMistralAI(
    api_key=mistral_api_key,
    model="mistral-large-latest",
    temperature=0,
    max_retries=2
)

mistral_embeddings_model = MistralAIEmbeddings(
    model="mistral-embed",
    api_key=mistral_api_key
)

步骤 4：安装 Neo4j

• 下载并安装 Neo4j。
• 按照官方文档启动和配置 Neo4j 数据库。

步骤 5：运行示例

项目提供了 Jupyter 笔记本示例，您可以在其中尝试 iText2KG 的功能。

注意事项

• 确保按照项目文档中的说明正确配置所有组件。
• 遵循项目使用许可，尊重开源协议。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 iText2KG 项目。祝您使用愉快！

itext2kg Incremental Knowledge Graphs Constructor Using Large Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/it/itext2kg