knowledge-graph-llms：文本到知识图谱的智能转换工具

knowledge-graph-llms：文本到知识图谱的智能转换工具

knowledge-graph-llms In this project, I explored how to extract knowledge graphs from text using LLMs, such as OpenAI GPT4o. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-graph-llms

项目介绍

在当今的信息化时代，从非结构化文本中提取结构化知识已成为一项重要的技术需求。knowledge-graph-llms 是一个开源的 Streamlit 应用程序，它利用 LangChain 和 OpenAI 的 GPT 模型从文本输入中提取图数据（实体和关系），并生成交互式知识图谱。这款工具不仅可以帮助研究人员快速构建知识图谱，也可以为教育工作者提供一种直观的知识展示方式。

项目技术分析

knowledge-graph-llms 的核心在于结合了 LangChain 的图转换器和 OpenAI 的 GPT-4o 模型。以下是项目的关键技术组件：

• LangChain：一个核心的语言模型框架，用于处理自然语言文本。
• OpenAI GPT-4o：一种强大的语言模型，能够从文本中提取实体和识别它们之间的关系。
• PyVis：一个 Python 图形可视化库，用于将提取的数据以交互式图谱的形式展示出来。
• Streamlit：一个用于快速构建 web 应用的框架，使得知识图谱的生成和展示变得异常简便。

此外，项目还使用了 python-dotenv 来管理环境变量，确保 API 密钥的安全性。

项目及技术应用场景

knowledge-graph-llms 的应用场景广泛，以下是一些主要的使用场景：

1. 学术研究：研究人员可以利用该工具从大量文献中快速提取关键实体和关系，构建研究领域的知识图谱。
2. 教育资源：教育工作者可以将复杂的概念转化为直观的知识图谱，帮助学生更好地理解和记忆。
3. 企业情报：企业可以利用该工具分析市场报告、用户评论等非结构化数据，挖掘潜在的商业情报。
4. 内容创作：内容创作者可以通过知识图谱来组织和展示信息，提高内容的可读性和吸引力。

项目特点

knowledge-graph-llms 具有以下显著特点：

• 灵活的输入方式：支持上传 .txt 文件或直接在文本区域输入文本。
• 交互式可视化：生成的知识图谱是交互式的，用户可以拖拽节点、查看详细信息、缩放和过滤图谱。
• 物理布局自定义：用户可以根据需要自定义图谱的显示布局，以物理基础布局提供更好的视觉效果。
• 强大的实体关系提取：利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型，准确提取文本中的实体和它们之间的关系。

在使用方面，项目的安装和部署过程简单，只需要 Python 3.8 或更高版本，以及 OpenAI 的 API 密钥。通过克隆仓库、创建环境变量文件，并使用 pip 安装依赖项，用户可以快速启动 Streamlit 应用程序。

最后，该项目遵循 MIT 许可，为用户提供了自由的修改和分发权利，使得 knowledge-graph-llms 成为一个真正开放和可扩展的开源项目。

总结而言，knowledge-graph-llms 作为一个功能强大、易于使用的文本到知识图谱转换工具，不仅提高了信息处理的效率，也为知识的传播和展示提供了新的视角。对于需要从文本数据中提取结构化知识的用户来说，这是一个不容错过的开源项目。

knowledge-graph-llms In this project, I explored how to extract knowledge graphs from text using LLMs, such as OpenAI GPT4o. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-graph-llms