iText2KG 使用教程

iText2KG 使用教程

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

1. 项目介绍

iText2KG 是一个 Python 包，旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系，以递增方式构建一致的知识图谱。该工具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。iText2KG 包含了文档蒸馏、实体提取和关系提取等模块，确保实体和关系得到解决和唯一化，并且随着新文档的加入，不断更新知识图谱，并将其集成到 Neo4j 数据库中进行可视化。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装 Python。以下是快速启动 iText2KG 的步骤：

首先，使用 pip 命令安装 iText2KG：

pip install itext2kg

接下来，初始化 iText2KG 并处理文档：

from itext2kg import DocumentDistiller, Article

# 初始化 DocumentDistiller
document_distiller = DocumentDistiller()

# 定义要处理的文档列表
documents = ["文档1.txt", "文档2.txt", "文档3.txt"]

# 对文档进行蒸馏
for document in documents:
    distilled_document = document_distiller.distill(document)
    print(distilled_document)

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体文档和需求进行调整。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 学术研究：从学术论文中提取关键实体和关系，构建研究领域的知识图谱。
• 企业知识管理：整合企业内部文档，构建知识图谱，提高信息检索和决策效率。

最佳实践

• 数据预处理：确保文档格式统一，去除无关内容，提高信息提取的准确度。
• 模型选择：根据项目需求选择合适的语言模型，如 MistralAI 或 OpenAI。
• 参数调优：根据实际情况调整模型参数，如温度、最大重试次数等，以获得最佳效果。

4. 典型生态项目

iText2KG 可以与多种开源项目集成，以下是几个典型的生态项目：

• Neo4j：用于存储和可视化知识图谱的图形数据库。
• LangChain：提供与多种语言模型集成的工具链，如 MistralAI 和 OpenAI。
• Jupyter Notebook：用于实验和展示 iText2KG 的交互式计算环境。

通过上述教程，您可以开始使用 iText2KG 构建自己的知识图谱。在实际应用中，请根据具体需求调整配置和代码，以达到最佳效果。

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