Neo4j LLM Knowledge Graph Builder: Инструмент ИИ, Создающий Графы Знаний из Неструктурированных Данных
В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта крайне важно эффективно преобразовывать неструктурированные данные в организованную, полезную информацию. Команда исследователей представила Neo4j LLM Knowledge Graph Builder — инструмент ИИ, способный легко решить эту задачу. Это потенциальное применение создает опыт преобразования текста в граф с использованием мощных моделей машинного обучения для преобразования неструктурированного текста в обширный граф знаний.
Основные характеристики
Коллекция мощных моделей машинного обучения, включая OpenAI, Gemini, Llama3, Diffbot, Claude и Qwen, лежит в основе Neo4j LLM Knowledge Graph Builder. Вместе эти модели могут обрабатывать широкий спектр форматов материалов, включая PDF, статьи, фотографии, веб-страницы и даже транскрипции видеороликов на YouTube. В результате создается сложная сеть сущностей с узлами и их отношениями, а также сложный лексический граф, содержащий тексты и фрагменты с вложениями, все это хранится в базе данных Neo4j.
Одной из наиболее важных характеристик Neo4j LLM Knowledge Graph Builder является его универсальность в настройке схемы извлечения. Пользователи могут указать виды узлов и отношений, которые они хотят извлечь, чтобы гарантировать, что созданный граф знаний соответствует их уникальным требованиям. Программа также предоставляет функции пост-извлечения, улучшающие точность и значимость данных.
Практические решения
После создания графа знаний пользователи могут запрашивать данные, используя различные методы Retrieval-Augmented Generation (RAG), такие как GraphRAG, Vector и Text2Cypher, что делает возможным сложные запросы и восприимчивый анализ данных, а также показывает, как полученные данные используются для предоставления актуальных ответов.
Инструмент Neo4j LLM Knowledge Graph Builder представляет собой адаптивное приложение с бэкэндом Python FastAPI и фронтэндом на базе React. Хотя приложение хорошо работает на Google Cloud Run, клиенты также могут использовать Docker Compose для локального развертывания. Приложение зависит от модуля llm-graph-transformer, который был добавлен Neo4j в фреймворк LangChain для улучшения возможностей поиска GraphRAG и обеспечения плавной интеграции с другими модулями LangChain.
Выводы
Neo4j LLM Knowledge Graph Builder представляет собой значительный прорыв в области данных. Эта программа использует алгоритмы машинного обучения для преобразования неструктурированных данных в применимые графы знаний, открывая новые возможности для улучшенного анализа данных и принятия более обоснованных решений. Для специалистов по данным и аналитиков, стремящихся извлечь максимальную пользу из своих данных, Neo4j LLM Knowledge Graph Builder является важным инструментом благодаря своей гладкой интеграции, гибкому методу извлечения и поддержке активного сообщества.
Автор: MarkTechPost
Получите консультацию по внедрению ИИ в ваш бизнес!
Если вы хотите, чтобы ваша компания использовала преимущества искусственного интеллекта, свяжитесь с нами для консультации по внедрению Neo4j LLM Knowledge Graph Builder и других решений в области ИИ. Мы поможем вам определить потенциал автоматизации и выбрать подходящие ключевые показатели эффективности для улучшения вашего бизнеса с помощью ИИ.
Пишите нам на https://t.me/itinai или следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot
Оцените преимущества использования AI Sales Bot от itinai.ru для эффективного общения с клиентами, генерации контента и снижения нагрузки на ваш отдел продаж. Попробуйте сейчас!
Узнайте, как решения от AI Lab itinai.ru могут изменить ваш бизнес уже сегодня!
