llmgraph 是一个开源项目,旨在利用大型语言模型(LLMs)帮助用户从特定的维基百科页面创建知识图谱。该项目支持生成 GraphML、GEXF 和 HTML 格式的知识图谱,其核心功能依赖于从 ChatGPT 或其他 LLMs(如支持的 LiteLLM)中提取世界知识。知识图谱是通过分析关联实体和关系来进行可视化展示的,对理解和分析复杂信息网络非常有用。
用户可以通过 pip 命令安装 llmgraph,建议在 Python 虚拟环境中进行:
pip install llmgraph
此外,项目还提供了一个示例 notebook,用户可以在 Google Colab 上直接运行体验。
下图是一个基于人工智能主题生成的知识图谱示例。使用以下命令生成的三层图谱:
llmgraph machine-learning "https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence" --levels 3
在此示例中,用户只需指定实体类型和维基百科源实体的 URL,系统会自动生成相关知识图谱。
llmgraph 项目的未来改进计划包括:
llmgraph 欢迎广大开发者参与贡献。步骤如下:
特别感谢 @breitburg 对 LiteLLM 更新的贡献。
提供有关知识图谱生成与 LLM 应用的参考文献和相关资源链接,方便感兴趣的读者深入学习研究。
通过 llmgraph,用户可以轻松创建和探索各种主题的知识图谱,引导用户深入理解复杂的信息网络,让知识的整理与分析变得更为简便直观。
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