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llmgraph

使用大语言模型生成多格式知识图谱

llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱,利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识,支持多种实体类型和关系,并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型,都能生成详细图谱并显示token使用情况。

llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱
DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目
llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式,并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱,并通过对话查询与数据交互。
Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
knowledge_graph_maker - 自动化文本知识图谱生成工具
GRAGGithubNeo4jPython工具图数据库开源项目知识图谱
knowledge_graph_maker是一个基于Python的工具,可将文本转换为基于指定本体的知识图谱。该工具支持大规模文本处理,利用大型语言模型(LLM)提取实体和关系,并能与Neo4j数据库集成。它可用于分析概念重要性、发现知识社区,以及实现图检索增强生成(GRAG),为文本分析和高级问答系统提供支持。
graphologue - 实时可视化大型语言模型响应,提升信息获取与理解
GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目
Graphologue将大型语言模型(如GPT-4)的文本响应实时转化为互动图表,使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系,支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示,促进与LLM的非线性对话,增强信息探索和组织能力。
llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程
Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示
LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。
Graphzila - 智能知识图谱生成与可视化工具
AI工具GraphzilaOpenAI智慧知识图谱
这款基于OpenAI技术的知识图谱工具能够自动生成主题相关的网络图。通过直观的图形呈现复杂知识关系,帮助用户快速理解和探索概念间的联系。该工具以龙的智慧为主题,为学习者、研究人员等求知者提供了新颖有趣的学习方式。只需输入关键词或主题,即可获得丰富的知识网络可视化展示。这款工具操作简单,适合各类求知者使用,为知识探索提供了便捷有效的可视化方法。
instagraph - 将文本自动转换为知识图谱的开源工具
API接口GithubInstaGraph开源项目文本转图知识图谱
InstaGraph是一个开源项目,可将文本或URL转换为知识图谱。该工具基于OpenAI的GPT-3.5技术,生成彩色图形以展示复杂主题中的实体关系。InstaGraph支持动态文本转图形、节点和边缘的颜色编码,并采用响应式设计。除了易于安装和使用外,它还提供API接口便于集成。项目正在开发图形存储、历史记录和图形合并等新功能,致力于构建大规模知识图谱。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM基准测试开源项目推理知识图谱
该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
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