利用LLM构建非结构化文本的知识图谱

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来源：Noah Mayerhofer 编译：活水智能 非结构化数据，如文本文档和网页，蕴藏着大量有价值的信息。挑战在于如何挖掘这些见解，并连接分散来源之间的点。 知识图谱将这些非结构化数据转化为结构化表示。它们绘制出关键实体、关系和模式，支持高级语义分析、推理和推断。 知识提取流程 但是，如何从一堆非结构化文本文档构建一个有组织的知识图谱呢？以前，这需要耗时的手动工作，但大型语言模型（LLM）使得自动化大部分过程成为可能。 在这篇博客中，我们将探讨一种简单但强大的方法，通过使用LLM从非结构化数据构建知识图谱，步骤如下： 1.  使用LLM从文本中提取节点和边。 2.  执行实体消歧以合并重复的实体。 3.  将数据导入Neo4j以存储和分析知识图谱。 该项目的代码可以在  GitHub (https://github.com/neo4j/NaLLM)  上找到。 1. 提取节点和关 ………………………………