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The Knowledge Graph Maker
The Knowledge Graph Maker
目标受众为数据科学家、研究人员和开发者，他们需要深入分析文本数据，探索概念之间的关系，或构建基于知识图谱的应用程序。
AI知识图谱AI开发助手#知识图谱#语义网络#文本分析#图算法#本体论普通产品开源
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产品介绍
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简介
knowledge_graph_maker是一个Python库，能够根据给定的本体论将任意文本转换为知识图谱。知识图谱是一种语义网络，代表现实世界实体之间的网络和它们之间的关系。该库通过图算法和中心性计算，帮助用户深入分析文本内容，实现概念之间的连接性分析，以及通过图检索增强生成（GRAG）技术，提升与文本的交流深度。
截图
产品特色
定义本体论：用户可以根据自己的需求定义知识图谱的实体和关系。
文本分块：为适应LLMs的上下文窗口，将文本适当分块。
文档转换：将分块后的文本转换为文档模型，添加元数据以丰富关系上下文。
选择语言模型：支持OpenAI和Groq语言模型，用户可根据需求选择。
运行图谱生成器：通过迭代文档列表，为每个文档创建子图，并最终生成完整图谱。
错误容错：自动纠正JSON解析失败，手动分割并单独解析。
Neo4j数据库存储（可选）：将图谱保存到Neo4j数据库，用于进一步分析或可视化。
使用教程
1. 安装knowledge_graph_maker库：使用pip命令安装。
2. 设置环境变量：根据使用的客户端设置GROQ_API_KEY或OPENAI_API_KEY等。
3. 定义本体论：根据需求定义实体标签和关系。
4. 文本分块：将长文本分割成适合LLM处理的块。
5. 创建文档：将文本块转换为文档模型，并添加元数据。
6. 选择并配置语言模型：选择OpenAI或Groq模型，并设置参数。
7. 运行图谱生成器：使用GraphMaker类生成知识图谱。
8. 存储到Neo4j（可选）：将生成的图谱保存到Neo4j数据库中。
流量来源
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