neo4j-labs/llm-graph-builder

해결하는 문제

이 프로젝트는 PDF, 텍스트 파일, 웹 페이지, YouTube 동영상과 같은 비정형 데이터를 구조화된 지식 그래프로 변환하는 과정을 간소화합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 노드와 관계 추출을 자동화함으로써 사용자가 데이터를 Neo4j 데이터베이스에 저장하고 쿼리할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 애플리케이션은 파일을 업로드하거나 웹 소스를 제공할 수 있는 웹 인터페이스를 제공합니다. LLM을 사용하여 콘텐츠를 구문 분석하고, 정의된 스키마에 따라 엔티티와 관계를 추출하여 Neo4j에 저장합니다. 그래프가 구축되면 Neo4j Bloom을 사용하여 시각화하거나, 그래프 기반 및 벡터 기반 검색을 포함한 다양한 검색 모드를 지원하는 내장 채팅 인터페이스를 통해 데이터와 상호 작용할 수 있습니다.

대상 사용자

모든 관계를 수동으로 정의하지 않고도 다양한 데이터 소스에서 지식 그래프를 구축하고 쿼리하려는 개발자와 데이터 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 특히 이미 Neo4j 생태계 내에서 작업 중이며 자동화된 데이터 구조화를 위해 LLM을 활용하려는 사용자에게 유용합니다.

주요 특징

• 로컬 파일, AWS S3, Google Cloud Storage, Wikipedia, YouTube 등 다양한 입력 소스를 지원합니다.
• OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq 및 Ollama를 통한 로컬 모델을 포함한 많은 LLM 제공업체와 호환됩니다.
• LLM 비용을 모니터링하고 관리하기 위한 내장 토큰 사용량 추적 기능을 포함합니다.
• Docker 기반 로컬 설정 및 Google Cloud Run 클라우드 배포를 포함한 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
• 메타데이터 기반 응답을 통해 그래프 데이터에 대한 대화형 Q&A를 가능하게 합니다.