如何將雜亂無章的數據變成有用的信息變得越來越重要。最近，Neo4j推出了一款全新的工具——Neo4j LLM知識圖譜構建器，這款工具可以輕鬆將非結構化數據轉化爲結構化的知識圖譜，讓數據處理變得更高效。

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產品入口：https://top.aibase.com/tool/llm-graph-builder

Neo4j LLM知識圖譜構建器利用了一系列強大的機器學習模型，包括OpenAI、Gemini、Llama3等。通過這些模型，用戶可以處理各種格式的材料，比如PDF、論文、網頁內容，甚至是YouTube視頻的轉錄文本。工具的工作原理是將這些信息轉化爲一個複雜的實體網絡，並把這些數據存儲在Neo4j數據庫中。這樣，用戶就能得到一個包括節點及其關係的知識圖譜以及一個含有文本嵌入的詞彙圖。

這款工具的一個重要特點是它的靈活性。用戶可以自定義提取模式，選擇自己需要的節點和關係，從而確保生成的知識圖譜符合特定的需求。此外，工具還提供了提取後數據清理的功能，提高了數據的準確性和有用性。

不過，這款工具在處理表格數據，比如Excel或CSV文件，或者包含演示文稿和圖表的圖像時表現不佳。因此，爲了獲得更好的數據提取效果，用戶需要精心調整圖譜結構，以適應數據的獨特特點。

完成知識圖譜構建後，用戶可以使用多種檢索增強生成（RAG）技術來查詢數據，比如GraphRAG、Vector和Text2Cypher，這些方法使得複雜的數據分析和查詢變得更加高效和智能。

Neo4j LLM知識圖譜構建器不僅易於使用，還可以在Google Cloud Run上運行，也可以通過Docker Compose進行本地部署。它依賴於llm-graph-transformer模塊，已與LangChain框架進行了集成，以提升GraphRAG搜索能力，並與其他LangChain模塊無縫對接。

Neo4j LLM知識圖譜構建器在數據處理領域取得了重大進展。這款工具通過機器學習算法將非結構化數據轉化爲可操作的知識圖譜，爲數據分析和決策提供了新的可能性。對於數據科學家和分析師來說，這款工具因其靈活的集成性、可調節的提取方式和強大的社區支持，成爲了一個不可或缺的利器。

### 劃重點:

- 📊 **強大的機器學習模型**:Neo4j LLM知識圖譜構建器基於OpenAI、Gemini等模型，能夠處理各種數據格式，並生成全面的知識圖譜。

- ⚙️ **靈活的數據提取**:用戶可以自定義節點和關係提取模式，並進行數據清理，以提高數據的準確性和實用性。

- 🚀 **高效的數據查詢**:提供GraphRAG、Vector和Text2Cypher等多種技術，幫助用戶進行智能的數據分析和查詢。