如何快速部署LLM-Graph-Builder：从非结构化数据到Neo4j知识图谱的一站式解决方案

如何快速部署LLM-Graph-Builder从非结构化数据到Neo4j知识图谱的一站式解决方案【免费下载链接】llm-graph-builderNeo4j graph construction from unstructured data using LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder想要将PDF文档、网页内容、YouTube视频等非结构化数据转换为结构化知识图谱吗LLM-Graph-Builder正是你需要的工具这个基于大语言模型的智能系统能够轻松构建Neo4j图数据库实现数据的可视化分析和智能查询。让我们一步步带你完成部署配置开启知识图谱构建之旅 项目概述智能知识图谱构建器LLM-Graph-Builder是一个创新的开源项目它利用大语言模型LLM的强大能力将各种非结构化数据源自动转换为结构化的知识图谱。无论你是处理PDF文档、网页内容、YouTube视频还是云端存储的文件这个工具都能帮你提取实体、识别关系并构建出完整的图数据库。项目采用前后端分离架构后端使用Python和FastAPI处理数据提取和图构建逻辑前端使用React提供直观的用户界面。通过Docker容器化部署你可以在几分钟内启动完整的服务无需复杂的开发环境配置。 快速上手Docker一键部署环境准备开始之前请确保你的系统已安装Docker Engine 20.10Docker Compose v2Git版本控制工具获取项目代码首先克隆项目仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder.git cd llm-graph-builder一键启动服务项目根目录下的docker-compose.yml文件已经为你配置好了所有服务依赖。只需运行一个命令docker-compose up -d这个命令会自动完成以下工作构建后端服务镜像基于backend/Dockerfile构建前端应用镜像基于frontend/Dockerfile启动并连接所有容器映射服务端口后端API8000端口前端界面8080端口启动完成后打开浏览器访问http://localhost:8080就能看到应用界面了 核心配置环境变量详解配置文件准备项目使用环境变量文件来管理配置你需要先创建配置文件cp backend/example.env backend/.env cp frontend/example.env frontend/.env关键后端配置打开backend/.env文件配置以下核心参数配置项说明示例值NEO4J_URINeo4j数据库连接地址neo4j://localhost:7687NEO4J_USERNAME数据库用户名neo4jNEO4J_PASSWORD数据库密码your_passwordOPENAI_API_KEYOpenAI API密钥可选sk-xxxxDIFFBOT_API_KEYDiffbot API密钥your_diffbot_keyEMBEDDING_MODEL嵌入模型选择all-MiniLM-L6-v2LLM模型支持多服务商配置格式如下LLM_MODEL_CONFIG_openai_gpt_5_4_minigpt-4o-mini,openai_api_key LLM_MODEL_CONFIG_gemini_3_5_flashgemini-1.5-flash-002前端环境变量frontend/.env文件控制前端行为# 后端API地址 VITE_BACKEND_API_URLhttp://localhost:8000 # 支持的数据源类型 VITE_REACT_APP_SOURCESlocal,youtube,wiki,s3,gcs,web # 可用LLM模型 VITE_LLM_MODELS_PRODopenai_gpt_5_4_mini,gemini_3_5_flash,diffbot # 文件处理配置 VITE_CHUNK_SIZE5242880 # 5MB分块大小 VITE_LARGE_FILE_SIZE5242880 # 大文件阈值️ 数据库连接配置Neo4j连接设置启动应用后首先需要连接到Neo4j数据库。在连接界面中你需要填写连接地址你的Neo4j实例URI用户名/密码数据库认证信息数据库名称默认为neo4j如果你使用Neo4j AuraDB云服务可以选择AuraDB连接模式连接成功后你将看到文件管理界面可以开始上传和处理数据。 功能演示从数据到知识图谱1. 数据上传与处理LLM-Graph-Builder支持多种数据源本地文件上传直接拖放PDF、DOC、TXT等文档网页内容抓取输入URL自动提取内容YouTube视频自动获取视频字幕并分析云存储连接AWS S3或Google Cloud Storage2. 知识图谱生成选择文件后系统会自动分块处理文档内容使用LLM提取实体和关系构建结构化知识图谱存储到Neo4j数据库3. 图谱可视化与探索生成的知识图谱可以通过交互式界面查看界面提供丰富的交互功能多视图切换文档分块、实体、社区三种视图节点关系统计实时显示图谱规模图布局调整优化可视化效果节点筛选搜索快速定位关键信息4. 智能问答聊天机器人最酷的功能来了基于知识图谱的聊天机器人让你可以用自然语言查询数据聊天机器人支持多种查询模式向量搜索基于语义相似度图查询基于图谱关系混合模式结合向量和图查询全文检索基于关键词匹配️ 进阶技巧优化配置与扩展自定义LLM模型配置除了默认模型你还可以配置其他LLM服务# 配置Anthropic Claude模型 LLM_MODEL_CONFIG_ANTHROPIC_CLAUDE_4_7_OPUSclaude-opus-4-7,anthropic_api_key # 配置本地Ollama模型 LLM_MODEL_CONFIG_OLLAMA_LLAMA3llama3,http://host.docker.internal:11434数据源扩展如果需要添加Google Cloud Storage支持VITE_REACT_APP_SOURCESlocal,youtube,wiki,s3,gcs,web VITE_GOOGLE_CLIENT_IDyour-google-client-id聊天模式定制根据需求调整可用的聊天模式VITE_CHAT_MODESvector,graph,fulltext❓ 常见问题解答Q: 服务启动失败怎么办A:检查以下常见问题端口冲突8000或8080端口被占用可修改docker-compose.yml中的端口映射环境变量错误确保.env文件配置正确数据库连接确认Neo4j服务正常运行Q: 大文件处理失败A:系统默认支持5MB以下文件。对于大文件调整VITE_LARGE_FILE_SIZE环境变量确保有足够的内存和处理资源考虑分批次处理大文档Q: LLM模型无法调用A:检查以下配置API密钥是否正确网络连接是否正常模型配置格式是否正确查看后端日志获取详细错误信息Q: 如何监控使用情况A:启用用户使用跟踪功能TRACK_USER_USAGEtrue TOKEN_TRACKER_DB_URIyour_token_db_uri这样可以在前端查看每日/每月的token使用情况。 深入学习资源想要进一步探索项目功能可以参考以下资源官方文档docs/project_docs.adoc后端API文档docs/backend/backend_docs.adoc前端组件文档docs/frontend/frontend_docs.adoc核心源码backend/src/ 和 frontend/src/ 开始你的知识图谱之旅现在你已经掌握了LLM-Graph-Builder的部署和配置方法。这个强大的工具将帮助你✅ 轻松将非结构化数据转换为知识图谱✅ 可视化复杂的数据关系✅ 通过自然语言查询数据✅ 支持多种LLM模型和数据源准备好开始了吗立即部署LLM-Graph-Builder开启你的智能数据分析和知识发现之旅如果遇到任何问题记得查阅项目文档或在社区寻求帮助。祝你构建出精彩的知识图谱【免费下载链接】llm-graph-builderNeo4j graph construction from unstructured data using LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考