如何用 knowledge_graph 把一堆文本变成可查询的知识图谱【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph资料越攒越多却理不清它们之间的联系。知识图谱就是把实体和它们的关系变成一张能查询的图开源项目 knowledge_graph作者 rahulnyk专门干这件事把任意文本语料变成这样一张图。 30 秒了解本地跑通的 Python 知识图谱工具它不是打包好的 API 库而是 Notebook 里一条可跑的流水线把文本切成块让本地小模型Mistral 7B通过 Ollama 运行——Ollama 是把大模型跑在自己机器上的工具从每块里抽概念再抽概念间的关系汇成图最后渲染成交互式网页。刚接触知识图谱、想零成本试一下用图做问答的人适合拿它上手。最小跑法4 行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph cd knowledge_graph docker build -t knowledge-graph . docker run -p 8888:8888 knowledge-graphJupyterLab 起来后打开 extract_graph.ipynb指向你自己的 PDF 即可。⚙️ 拆解它是怎么工作的三元组到底怎么存3 张 CSV 表就够知识图谱的标准数据模型是三元组subject–predicate–object即谁、以什么关系、指向谁。这个项目没把三元组塞进图数据库而是每条写进 graph.csv 的一行node_1、node_2 两个概念edge 用一句话描述两者关系chunk_id 记下关系出自哪块文本——像一张社交关系表谁跟谁什么关系、在哪次对话里提到。concepts.csv 存每个概念节点及分类chunks.csv 存原文每条边都能回溯出处。为什么抽概念而不是抽实体实体识别NER从文本里自动找人名地名的技术能抽出班加罗尔但抽不出班加罗尔天气好。项目把前者叫实体、后者叫概念让 LLM 直接抽概念——作者的经验是概念图谱比实体图谱更有语义含量。另有一条隐规则同一块文本里共现的概念视为相关上下文邻近它与模型抽取的关系各记一个权重同一对概念被多次提及时权重累加高频概念自然更重。依赖哪些成熟库能不能换pandas 用表格承载一切不需要图数据库NetworkX 负责建图、算节点度和社区划分决定节点大小与颜色pyvis 把图渲染成交互 HTML。想换任何一环都能单独换换 LLM 调用、换可视化互不影响。 三个适用场景研究者梳理领域灌一本专著或一批论文立刻看出哪些概念是全文枢纽节点度高、哪些是边缘再用社区划分把相关概念抱团帮你想清楚下一个深耕方向。做文档问答GRAGRAG检索增强生成是捞几段文本塞进提示词换成知识图谱当检索源回答能解释 A 和 B 怎么关联关系型问题效果好得多。整理个人笔记把笔记或同领域文章变成图看章节间没注意过的关联——作者说这步纯属艺术享受。⚖️ 客观评价值得喜欢的点完全本地跑Ollama 起本地小模型不调付费 API跑一本书不花钱。中间产物全是普通 CSV 表data_output/ 目录可看任何一步都能用 Excel 检查修改。流水线短、代码可读一个 notebook 加 helpers/ 里几个函数提示词透明写在 helpers/prompts.py一遍能看懂。需要注意的地方它是 notebook 流水线而非可安装包没有 add_triple 式 API想集成进生产系统得自己改造。没有 SPARQLRDF 数据的查询语言可理解为图上的 SQL层也没有图数据库习惯 SPARQL 查询的人要转到表格 NetworkX的工作方式。概念去重doctor 和 doctors 被当成两个节点也还在 TODO 里。 下一步建议适合谁先试刚接触知识图谱想完整动手一遍的人已在跑 RAG、想对比图检索与向量检索的人。从哪个场景切入用一份短 PDF 起步仓库自带样例输入输出先打开 docs/graph.html 看渲染效果再自己跑。去仓库看哪些文件extract_graph.ipynb 是主流程helpers/prompts.py 是抽取提示词dockerfile 是环境搭建assets/Method.png 是完整方法流程图。【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
如何用 knowledge_graph 把一堆文本变成可查询的知识图谱
如何用 knowledge_graph 把一堆文本变成可查询的知识图谱【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph资料越攒越多却理不清它们之间的联系。知识图谱就是把实体和它们的关系变成一张能查询的图开源项目 knowledge_graph作者 rahulnyk专门干这件事把任意文本语料变成这样一张图。 30 秒了解本地跑通的 Python 知识图谱工具它不是打包好的 API 库而是 Notebook 里一条可跑的流水线把文本切成块让本地小模型Mistral 7B通过 Ollama 运行——Ollama 是把大模型跑在自己机器上的工具从每块里抽概念再抽概念间的关系汇成图最后渲染成交互式网页。刚接触知识图谱、想零成本试一下用图做问答的人适合拿它上手。最小跑法4 行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph cd knowledge_graph docker build -t knowledge-graph . docker run -p 8888:8888 knowledge-graphJupyterLab 起来后打开 extract_graph.ipynb指向你自己的 PDF 即可。⚙️ 拆解它是怎么工作的三元组到底怎么存3 张 CSV 表就够知识图谱的标准数据模型是三元组subject–predicate–object即谁、以什么关系、指向谁。这个项目没把三元组塞进图数据库而是每条写进 graph.csv 的一行node_1、node_2 两个概念edge 用一句话描述两者关系chunk_id 记下关系出自哪块文本——像一张社交关系表谁跟谁什么关系、在哪次对话里提到。concepts.csv 存每个概念节点及分类chunks.csv 存原文每条边都能回溯出处。为什么抽概念而不是抽实体实体识别NER从文本里自动找人名地名的技术能抽出班加罗尔但抽不出班加罗尔天气好。项目把前者叫实体、后者叫概念让 LLM 直接抽概念——作者的经验是概念图谱比实体图谱更有语义含量。另有一条隐规则同一块文本里共现的概念视为相关上下文邻近它与模型抽取的关系各记一个权重同一对概念被多次提及时权重累加高频概念自然更重。依赖哪些成熟库能不能换pandas 用表格承载一切不需要图数据库NetworkX 负责建图、算节点度和社区划分决定节点大小与颜色pyvis 把图渲染成交互 HTML。想换任何一环都能单独换换 LLM 调用、换可视化互不影响。 三个适用场景研究者梳理领域灌一本专著或一批论文立刻看出哪些概念是全文枢纽节点度高、哪些是边缘再用社区划分把相关概念抱团帮你想清楚下一个深耕方向。做文档问答GRAGRAG检索增强生成是捞几段文本塞进提示词换成知识图谱当检索源回答能解释 A 和 B 怎么关联关系型问题效果好得多。整理个人笔记把笔记或同领域文章变成图看章节间没注意过的关联——作者说这步纯属艺术享受。⚖️ 客观评价值得喜欢的点完全本地跑Ollama 起本地小模型不调付费 API跑一本书不花钱。中间产物全是普通 CSV 表data_output/ 目录可看任何一步都能用 Excel 检查修改。流水线短、代码可读一个 notebook 加 helpers/ 里几个函数提示词透明写在 helpers/prompts.py一遍能看懂。需要注意的地方它是 notebook 流水线而非可安装包没有 add_triple 式 API想集成进生产系统得自己改造。没有 SPARQLRDF 数据的查询语言可理解为图上的 SQL层也没有图数据库习惯 SPARQL 查询的人要转到表格 NetworkX的工作方式。概念去重doctor 和 doctors 被当成两个节点也还在 TODO 里。 下一步建议适合谁先试刚接触知识图谱想完整动手一遍的人已在跑 RAG、想对比图检索与向量检索的人。从哪个场景切入用一份短 PDF 起步仓库自带样例输入输出先打开 docs/graph.html 看渲染效果再自己跑。去仓库看哪些文件extract_graph.ipynb 是主流程helpers/prompts.py 是抽取提示词dockerfile 是环境搭建assets/Method.png 是完整方法流程图。【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
