Neo4j LLM Graph Builder：基于大语言模型的知识图谱构建工具解析
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder 项目概述
Neo4j LLM Graph Builder 是一个创新的Python Web应用，基于FastAPI框架开发，旨在通过大语言模型(LLM)技术将非结构化数据自动转化为结构化的知识图谱。该项目完美结合了图数据库Neo4j的强大存储能力与当代最先进的LLM处理能力，为知识管理和数据挖掘提供了全新解决方案。
核心功能解析
多源数据知识图谱构建
支持从PDF文件、S3/GCS云存储等多种渠道获取非结构化数据，通过LLM智能解析后构建成Neo4j知识图谱。这种自动化转换过程极大降低了知识图谱构建的技术门槛。
多模型支持架构
集成了业界领先的多种LLM模型：
- OpenAI系列(GPT-3.5和GPT-4)
- Google Gemini系列(1.0-Pro)
- Diffbot专业提取工具
这种多模型架构不仅提供了处理方式的多样性，还能根据不同任务特点选择最适合的模型。
可视化交互功能
提供灵活的图谱浏览方式：
- 完整图谱展示
- 按元素类型筛选查看（如仅文本块、仅实体等）
- 文档与实体关联视图 这种分层可视化设计让用户能够从宏观到微观全面理解数据关系。
智能语义处理
- 自动生成文本块的向量嵌入(Embedding)
- 构建K最近邻(KNN)图展示语义相似内容
- 基于图谱数据的智能聊天功能
技术架构详解
项目采用前后端分离的现代化架构：
后端服务：
- FastAPI高性能框架
- 多LLM集成适配层
- Neo4j图数据库驱动
- 向量嵌入处理模块
- LangChain编排框架
前端界面：
- 响应式Web设计
- 图谱可视化组件
- 交互式查询界面
- 文件上传与管理功能
系统通过Docker容器化部署，各组件可独立运行也可整体启动，具有良好的扩展性和维护性。
部署实践指南
本地开发环境配置
- 全栈启动：
docker-compose up --build
- 前端独立运行：
cd frontend
yarn && yarn run dev
- 后端独立运行：
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn score:app --reload
关键环境变量配置
项目运行依赖以下关键配置：
# API密钥类
OPENAI_API_KEY="您的OpenAI密钥"
DIFFBOT_API_KEY="您的Diffbot密钥"
# Neo4j数据库配置
NEO4J_URI="bolt://localhost:7687"
NEO4J_USERNAME="neo4j"
NEO4J_PASSWORD="password"
# 嵌入模型配置
EMBEDDING_MODEL="text-embedding-ada-002"
IS_EMBEDDING="TRUE"
# 高级功能配置
KNN_MIN_SCORE="0.75"
NUMBER_OF_CHUNKS_TO_COMBINE="3"
云端部署方案
项目支持部署到Google Cloud Platform等云服务平台：
前端部署：
gcloud run deploy --source=. --region=us-central1 --allow-unauthenticated
后端部署：
gcloud run deploy --source=. --region=us-central1 \
--set-env-vars="OPENAI_API_KEY=您的密钥" \
--set-env-vars="NEO4J_URI=您的数据库地址" \
--allow-unauthenticated
当前限制与优化方向
已知功能限制
- 文件处理仅支持PDF格式
- GCS存储桶访问权限需特定服务账号
- Wikipedia内容处理深度限制在首页
模型相关已知问题
- Gemini 1.0 Pro偶发内部错误
- Gemini 1.5 Pro存在API配额限制
- 部分安全设置参数响应验证问题
应用场景展望
Neo4j LLM Graph Builder特别适用于：
- 企业知识库自动化构建
- 学术文献关系挖掘
- 智能问答系统后端
- 数据血缘分析
- 内容推荐系统
随着LLM技术的持续发展，该项目有望在更多领域展现其价值，为知识密集型应用提供强大的数据支撑。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
