neo4j-labs/llm-graph-builder

解決する課題

このプロジェクトは、PDF、テキストファイル、Webページ、YouTube動画などの非構造化データを、構造化されたナレッジグラフに変換するプロセスを簡素化します。大規模言語モデル（LLM）を使用することで、ノードと関係の抽出を自動化し、ユーザーがデータをNeo4jデータベースに保存してクエリを実行できるようにします。

仕組み

このアプリケーションは、ファイルをアップロードしたりWebソースを提供したりするためのWebインターフェースを提供します。LLMを使用してコンテンツを解析し、定義されたスキーマに基づいてエンティティと関係を抽出し、それらをNeo4jに保存します。構築後は、Neo4j Bloomを使用してこれらのグラフを可視化したり、グラフベースやベクトルベースの検索を含むさまざまな検索モードをサポートする組み込みのチャットインターフェースを通じてデータと対話したりできます。

対象ユーザー

すべての関係を手動で定義することなく、多様なデータソースからナレッジグラフを構築およびクエリしたい開発者やデータエンジニア向けに設計されています。特に、すでにNeo4jエコシステム内で作業しており、自動データ構造化のためにLLMを活用したいと考えている方に最適です。

ハイライト

• ローカルファイル、AWS S3、Google Cloud Storage、Wikipedia、YouTubeなど、幅広い入力ソースをサポート。
• OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、およびOllama経由のローカルモデルを含む、多くのLLMプロバイダーと互換性があります。
• LLMのコストを監視および管理するための組み込みのトークン使用量追跡機能が含まれています。
• DockerベースのローカルセットアップやGoogle Cloud Runへのクラウドデプロイなど、柔軟なデプロイオプションを提供します。
• メタデータに裏打ちされた回答により、グラフデータに対する対話型のQ&Aを可能にします。