Herramienta de IA

Revisión de Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

El Neo4j LLM Knowledge Graph Builder es una herramienta de código abierto diseñada para extraer entidades y relaciones de datos no estructurados para construir grafos de conocimiento para grandes modelos de lenguaje.

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Neo4j LLM Knowledge Graph Builder — product screenshot

Por qué importa

1Soporta una amplia gama de LLMs, incluyendo OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5, Llama 3.x y Claude 3.5 Sonnet.

2Utiliza el módulo llm-graph-transformer contribuido a LangChain para la construcción de grafos.

3Ofrece características de grafo mejoradas como búsqueda híbrida, incrustaciones de entidades y detección de comunidades.

4El chatbot integrado proporciona modos de recuperación GraphRAG, Vector y Entity + Vector con evaluación Ragas.

overview

¿Qué es Neo4j LLM Knowledge Graph Builder?

Neo4j LLM Knowledge Graph Builder es una herramienta de IA desarrollada por Neo4j que permite a desarrolladores y científicos de datos transformar texto no estructurado en grafos de conocimiento estructurados. Aprovecha varios grandes modelos de lenguaje (LLMs) y la base de datos de grafos Neo4j para automatizar la extracción de entidades y relaciones de diversas fuentes de datos como PDFs, documentos, imágenes, páginas web y transcripciones de videos de YouTube. La herramienta almacena la información extraída como un grafo léxico (documentos, fragmentos, incrustaciones) y un grafo de entidades (nodos, relaciones), sirviendo como un componente fundamental para aplicaciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y chatbots conscientes del contexto. Su objetivo principal es mejorar la memoria de los LLM y proporcionar IA explicable al fundamentar los modelos en datos conectados.

features

Características Clave de Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

El Neo4j LLM Knowledge Graph Builder proporciona un conjunto completo de características para convertir datos no estructurados en grafos de conocimiento accionables, específicamente adaptados para la integración de LLM y el desarrollo de aplicaciones de IA. Estas características facilitan la extracción automatizada de información, la construcción de grafos y el análisis avanzado de datos.

Extrae entidades y relaciones de fuentes de datos no estructuradas (PDFs, documentos, imágenes, páginas web, transcripciones de YouTube).
Aprovecha la base de datos de grafos Neo4j para almacenar tanto grafos léxicos como de entidades.
Soporta la integración con varios LLMs, incluyendo OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5, Llama 3.x, Claude 3.5 Sonnet, Qwen 2.5, Amazon Nova, Groq y modelos Ollama.
Construye grafos de conocimiento optimizados para grandes modelos de lenguaje (LLMs) para mejorar la memoria y el contexto.
Proporciona funcionalidad para definir e integrar estructuras de grafos para soportar aplicaciones de IA.
Ofrece trabajos de post-procesamiento para mejoras de grafos, incluyendo búsqueda híbrida (índice de texto completo para entidades), materialización de incrustaciones de entidades y detección de comunidades.
Incluye un chatbot integrado con múltiples modos de recuperación (GraphRAG, Vector, Entity + Vector) y evaluación Ragas para la validación de respuestas.
Utiliza el módulo llm-graph-transformer, una contribución de Neo4j al ecosistema LangChain.

use cases

¿Quién debería usar Neo4j LLM Knowledge Graph Builder?

El Neo4j LLM Knowledge Graph Builder está diseñado para desarrolladores, científicos de datos y organizaciones enfocadas en construir aplicaciones avanzadas de IA que requieren datos estructurados y contextuales. Sus capacidades son particularmente beneficiosas para mejorar el rendimiento de los LLM y crear sistemas de IA explicables.

Desarrolladores de Aplicaciones GenAI: Para construir grafos de conocimiento que mejoren las aplicaciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG), proporcionando resultados de LLM más precisos y explicables.
Analistas de Datos e Ingenieros de Conocimiento: Para convertir grandes volúmenes de datos no estructurados en estructuras de grafos interconectadas para descubrir relaciones ocultas y facilitar el descubrimiento de conocimiento.
Desarrolladores de Chatbots y IA Conversacional: Para crear chatbots conscientes del contexto que puedan interactuar con los datos utilizando consultas en lenguaje natural y proporcionar transparencia en la generación de respuestas.
Practicantes de Bases de Datos de Grafos: Para automatizar la construcción de modelos de grafos y acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA basadas en grafos, reduciendo el esfuerzo manual en el modelado de grafos.

how to use

Cómo usar Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

El Neo4j LLM Knowledge Graph Builder es una aplicación en línea que transforma texto no estructurado en grafos de conocimiento estructurados. Los usuarios suelen comenzar configurando sus conexiones a LLM y a la base de datos Neo4j, luego proceden a ingerir y procesar sus datos.

1Acceda a la aplicación en línea Neo4j LLM Knowledge Graph Builder.
2Configure las conexiones a una instancia de base de datos Neo4j y a los proveedores de LLM seleccionados (por ejemplo, OpenAI, Google Gemini).
3Cargue o conéctese a fuentes de datos no estructuradas como PDFs, documentos, páginas web o transcripciones de videos de YouTube.
4Inicie el proceso de extracción para identificar entidades y relaciones utilizando el LLM configurado.
5Revise y refine los grafos léxicos y de entidades generados dentro de la base de datos Neo4j.
6Utilice el chatbot integrado o exporte el grafo de conocimiento para su integración en aplicaciones RAG u otros sistemas de IA.

pricing

Precios y Planes de Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

El Neo4j LLM Knowledge Graph Builder opera bajo un modelo de pago. Los niveles de precios específicos y las estructuras de costos detalladas suelen estar asociados con las ofertas más amplias de Neo4j, como Neo4j AuraDB o implementaciones de Neo4j Enterprise autogestionadas, que proporcionan la infraestructura subyacente de la base de datos de grafos. La herramienta en sí es de código abierto, pero su operación incurre en costos relacionados con el uso de la API de LLM y el alojamiento de la base de datos Neo4j.

Costos de API de LLM: Los usuarios son responsables de los costos asociados con las llamadas a la API a LLMs de terceros (por ejemplo, OpenAI, Google Gemini) utilizados para la extracción de entidades y relaciones.
Alojamiento de la Base de Datos Neo4j: Se incurren costos por el alojamiento de la base de datos de grafos Neo4j, que puede ser a través de Neo4j AuraDB (servicio gestionado) o instancias autogestionadas de Neo4j Enterprise/Community Edition.

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Pros

+Directly transforms diverse unstructured text (PDFs, web pages, YouTube transcripts) into structured knowledge graphs.
+Integrates with a wide array of advanced LLMs, including OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5, Llama 3, and Claude 3.5 Sonnet.
+Leverages the native capabilities of the Neo4j graph database for efficient storage and querying of interconnected data.
+Enhances Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications by providing rich context and enabling multi-hop reasoning.
+Compliant with industry standards including ISO 27001, SOC 2 Type 2, and HIPAA Type 1 Attestation.
+Offers features like Community Summaries and Parallel Retrievers for improved knowledge organization and retrieval efficiency.

Cons

−Some user feedback indicates mixed experiences regarding practical implementation and performance, with concerns about complexity and cost compared to vector-only search in specific scenarios.
−While the core tool is open-source, effective deployment often requires a paid Neo4j database instance (e.g., AuraDB) and incurs costs for external LLM API usage.
−Requires familiarity with graph database concepts and potentially Cypher query language for advanced interaction and optimization.
−The 'magical text-to-graph experience' may still require significant configuration and fine-tuning for optimal results with specific datasets.
−The tool's utility can be limited if the underlying unstructured data quality is poor or lacks clear entity-relationship structures.

Herramientas similares

Neo4j LLM Knowledge Graph Builder vs. Competidores

El Neo4j LLM Knowledge Graph Builder se posiciona como una herramienta especializada para la construcción automatizada de grafos de conocimiento a partir de texto no estructurado, aprovechando la base de datos de grafos Neo4j. Compite con marcos de LLM de propósito general y otras herramientas de extracción de información.

LangChainOn Stork

A comprehensive framework for developing applications powered by LLMs, offering modules for various tasks including knowledge graph construction and integration with different data sources and LLMs.

The Neo4j LLM Knowledge Graph Builder offers a more integrated, application-like experience for direct text-to-graph conversion. LangChain, as a framework, provides the building blocks and flexibility to construct a similar system, but requires more development effort and explicit integration with a graph database.

LlamaIndexOn Stork

A data framework for LLM applications, specializing in connecting custom data sources (like documents) to LLMs, including tools and integrations for knowledge graph creation and retrieval augmented generation (RAG).

While the Neo4j LLM Knowledge Graph Builder provides a ready-to-use application for knowledge graph creation, LlamaIndex is a framework that requires more hands-on development to set up the data ingestion, LLM integration, and graph database connection.

Graphiti↗

An open-source Python framework specifically for building and querying dynamic, temporal knowledge graphs designed to provide context for AI agents.

The Neo4j LLM Knowledge Graph Builder is a general-purpose tool for creating knowledge graphs. Graphiti is more specialized for temporal knowledge graphs tailored for AI agent context, and while open-source, its core Context Graph Engine (part of Zep) can be proprietary, or it requires integration with another graph database.

eknowledge↗

A Python package designed to facilitate the generation of knowledge graphs from textual inputs by leveraging language models to parse text and extract relationships between entities.

The Neo4j LLM Knowledge Graph Builder offers a more complete application experience with UI and direct database integration. eknowledge is a lightweight Python package, providing core text-to-graph extraction functionality programmatically, which means more manual effort for data loading, database storage, and visualization.

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