ai-Knowledge-Graph 是一個將非結構化文本文檔轉換為交互式知識圖譜的系統。它接收非結構化文本，提取信息，并以主語-謂語-賓語（SPO）的形式展現，最終以互動式圖譜呈現。

AI-Knowledge-Graph功能特點

• 文本分塊：將大文檔分割成小塊，便于處理。

• 知識提取：從文本塊中提取 SPO 三元組，表示實體和關系。

• 實體標準化：統一同一實體的不同表述，避免重復。

• 關系推斷：發現圖譜中不連續部分之間的關系，使圖譜更完整。

• 互動式可視化：生成可在瀏覽器中查看的互動式圖譜。

• 多服務支持：兼容 OpenAI API 的服務（如 Ollama、LM Studio 等）。

• 高度可配置：通過配置文件調整模型、API 設置等。

• 命令行工具：提供命令行工具，方便運行系統。

• 模塊化設計：便于維護和擴展，用戶可修改或添加模塊。

• 統計信息：提供圖譜的詳細統計信息，幫助了解結構。

AI-Knowledge-Graph應用場景

• 學術研究：快速提取文獻信息，構建知識圖譜。

• 企業知識管理：構建內部知識庫，提高效率。

• 內容創作：梳理復雜信息，提供直觀知識結構。

• 智能搜索：直接回答問題。

• 推薦系統：進行精準推薦。

• 問答系統：將問題映射到圖譜查詢。

• 金融風控：識別風險關聯。

• 醫療診斷：輔助醫生診斷和推薦治療方案。

AI-Knowledge-Graph使用方法

• 安裝依賴：使用 Python 3.11+，通過 pip install -r requirements.txt 或 uv sync 安裝包。

• 配置設置：在 config.toml 文件中配置參數。

• 運行系統：使用以下命令處理文本并生成圖譜：

  python generate-graph.py --input your_text_file.txt --output knowledge_graph.html

• 或使用 UV：

  uv run generate-graph.py --input your_text_file.txt --output knowledge_graph.html

• 查看結果：在瀏覽器中查看生成的 HTML 文件。

項目鏈接：https://github.com/robert-mcdermott/ai-knowledge-graph