llm-graph-builder
llm-graph-builder從不同的資料來源中提取見解，創建結構化知識圖，非常適合資料科學家和開發人員。
中文(新加坡)
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什麼是llm-graph-builder ？
llm-graph-builder是一款使用 OpenAI 或 Gemini 等大型語言模型從 PDF、DOC、TXT 檔案、YouTube 影片和網頁等非結構化資料中提取節點、關係和屬性的應用程式。它利用 Langchain 框架來建構結構化知識圖譜。使用者可以從本機、GCS、S3儲存桶或網路資源上傳文件，選擇LLM模型並產生知識圖譜。
它是給誰用的？
該產品非常適合需要從大量非結構化資料中提取資訊的資料科學家、開發人員和專業人員。它簡化了從複雜資料來源中提取有用資訊的過程，提高了效率並促進知識的可視化和分析。
如何使用？
從學術論文中提取關鍵概念來建構特定領域的知識圖。
分析社群媒體數據以識別趨勢和有影響力的人物。
整合公司文件以建立內部知識管理系統。
主要特點：
知識圖創作：使用法學碩士將非結構化資料轉換為結構化知識圖。
可自訂的模式：使用自訂或預先定義的模式產生圖表。
查看圖表：在 Bloom 中探索特定或多個來源的圖表。
互動式查詢：透過會話查詢與 Neo4j 資料庫互動並檢索有關查詢回應的元資料。
本地部署：透過docker-compose運行，支援OpenAI和Diffbot。
雲端部署：在 Google Cloud Platform 上部署應用程式和套件。
環境配置：根據需要調整環境變數以啟用特定功能或整合。
入門：
1. 確保您已安裝 Neo4j 資料庫版本 5.15 或更高版本以及 APOC。
2. 使用必要的 API 金鑰建立並配置 .env 檔案。
3. 選擇檔案來源，例如本機檔案、YouTube 影片或網頁。
4. 上傳檔案並選擇用於產生知識圖譜的LLM模型。
5. 在Bloom中查看並分析所產生的知識圖譜。
6. 使用聊天機器人與資料庫互動以提出問題並獲得答案。
7.針對不同的部署場景自訂環境變數和配置。
AI工具是利用人工智能技術進行自動化任務處理的軟件或平臺。
AI工具在多個行業都有廣泛應用，包括但不限於醫療、金融、教育、零售、製造、物流、娛樂和技術開發等。？
部分AI工具需要一定的編程技能，尤其是那些用於機器學習、深度學習和開發自定義解決方案的工具。
很多AI工具支持與第三方軟件集成，尤其是在企業級應用中。
很多AI工具都支持多語言，特別是面向國際市場的工具。
