利用LLM Graph Transformer实现知识图谱的高效构建

在信息爆炸的时代，如何有效地从海量文本中提取结构化信息并构建知识图谱（Graphusion：基于零样本LLM的知识图谱构建框架），成为了一个备受关注的问题。知识图谱是一种强大的工具，它以图的形式表示实体及其之间的关系，能够帮助我们更好地理解和利用数据。近年来，随着大型语言模型（LLM）的飞速发展，LLM Graph Transformer应运而生，它利用LLM的能力，实现了从文本中自动提取实体和关系并构建知识图谱（GraphRAG原理深入剖析-知识图谱构建）的功能。今天我们一起了解一下LLM Graph Transformer。

一、LLM Graph Transformer介绍

LLM Graph Transformer是一种利用大型语言模型（LLM）构建知识图谱的工具。它通过提取文本中的实体和关系，将这些信息以图的形式表示出来，从而形成一个知识图谱。LLM Graph Transformer提供了两种主要的应用模式：工具基于模式和提示基于模式。这两种模式在不同的场景下各有优势，可以根据具体需求进行选择。

1. 工具基于模式（默认模式）：

   • 工作原理：当LLM支持结构化输出或函数调用时，工具基于模式会利用LLM的内置功能来提取实体和关系。通过定义工具规范，可以确保实体和关系以结构化、预定义的方式被提取出来。

   • 优势：工具基于模式