Ferramenta de IA

Revisão do Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

O Neo4j LLM Knowledge Graph Builder é uma ferramenta de código aberto projetada para extrair entidades e relacionamentos de dados não estruturados para construir grafos de conhecimento para grandes modelos de linguagem.

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Neo4j LLM Knowledge Graph Builder — product screenshot

Por que importa

1Suporta uma ampla gama de LLMs, incluindo OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5, Llama 3.x e Claude 3.5 Sonnet.

2Utiliza o módulo llm-graph-transformer contribuído para LangChain para construção de grafos.

3Oferece recursos de grafo aprimorados, como busca híbrida, embeddings de entidades e detecção de comunidade.

4Chatbot integrado oferece modos de recuperador GraphRAG, Vector e Entity + Vector com avaliação Ragas.

overview

O que é o Neo4j LLM Knowledge Graph Builder?

Neo4j LLM Knowledge Graph Builder é uma ferramenta de IA desenvolvida pela Neo4j que permite que desenvolvedores e cientistas de dados transformem texto não estruturado em grafos de conhecimento estruturados. Ele aproveita vários grandes modelos de linguagem (LLMs) e o banco de dados de grafo Neo4j para automatizar a extração de entidades e relacionamentos de diversas fontes de dados, como PDFs, documentos, imagens, páginas da web e transcrições de vídeos do YouTube. A ferramenta armazena as informações extraídas como um grafo lexical (documentos, chunks, embeddings) e um grafo de entidades (nós, relacionamentos), servindo como um componente fundamental para aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e chatbots cientes do contexto. Seu objetivo principal é aprimorar a memória do LLM e fornecer IA explicável, fundamentando os modelos em dados conectados.

features

Principais Recursos do Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

O Neo4j LLM Knowledge Graph Builder oferece um conjunto abrangente de recursos para converter dados não estruturados em grafos de conhecimento acionáveis, especificamente adaptados para integração de LLM e desenvolvimento de aplicativos de IA. Esses recursos facilitam a extração automatizada de informações, a construção de grafos e a análise avançada de dados.

Extrai entidades e relacionamentos de fontes de dados não estruturadas (PDFs, documentos, imagens, páginas da web, transcrições do YouTube).
Aproveita o banco de dados de grafo Neo4j para armazenar grafos lexicais e de entidades.
Suporta integração com vários LLMs, incluindo OpenAI GPT-4o, Google Gemini 1.5, Llama 3.x, Claude 3.5 Sonnet, Qwen 2.5, Amazon Nova, Groq e modelos Ollama.
Constrói grafos de conhecimento otimizados para grandes modelos de linguagem (LLMs) para aprimorar a memória e o contexto.
Fornece funcionalidade para definir e integrar estruturas de grafo para suportar aplicações de IA.
Oferece trabalhos de pós-processamento para aprimoramentos de grafo, incluindo busca híbrida (índice de texto completo para entidades), materialização de embeddings de entidades e detecção de comunidade.
Inclui um chatbot integrado com múltiplos modos de recuperador (GraphRAG, Vector, Entity + Vector) e avaliação Ragas para validação de respostas.
Utiliza o módulo llm-graph-transformer, uma contribuição da Neo4j para o ecossistema LangChain.

use cases

Quem Deve Usar o Neo4j LLM Knowledge Graph Builder?

O Neo4j LLM Knowledge Graph Builder é projetado para desenvolvedores, cientistas de dados e organizações focadas na construção de aplicações avançadas de IA que exigem dados estruturados e contextuais. Suas capacidades são particularmente benéficas para aprimorar o desempenho do LLM e criar sistemas de IA explicáveis.

Desenvolvedores de Aplicações GenAI: Para construir grafos de conhecimento que aprimoram as aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), fornecendo saídas de LLM mais precisas e explicáveis.
Analistas de Dados e Engenheiros de Conhecimento: Para converter grandes volumes de dados não estruturados em estruturas de grafo interconectadas para descobrir relacionamentos ocultos e facilitar a descoberta de conhecimento.
Desenvolvedores de Chatbot e IA Conversacional: Para criar chatbots cientes do contexto que podem interagir com dados usando consultas de linguagem natural e fornecer transparência na geração de respostas.
Profissionais de Banco de Dados de Grafo: Para automatizar a construção de modelos de grafo e acelerar o desenvolvimento de aplicações de IA baseadas em grafo, reduzindo o esforço manual na modelagem de grafo.

how to use

Como Usar o Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

O Neo4j LLM Knowledge Graph Builder é uma aplicação online que transforma texto não estruturado em grafos de conhecimento estruturados. Os usuários geralmente começam configurando suas conexões com o LLM e o banco de dados Neo4j, e então prosseguem para ingerir e processar seus dados.

1Acesse a aplicação online Neo4j LLM Knowledge Graph Builder.
2Configure as conexões com uma instância do banco de dados Neo4j e provedores de LLM selecionados (por exemplo, OpenAI, Google Gemini).
3Carregue ou conecte-se a fontes de dados não estruturadas, como PDFs, documentos, páginas da web ou transcrições de vídeos do YouTube.
4Inicie o processo de extração para identificar entidades e relacionamentos usando o LLM configurado.
5Revise e refine os grafos lexicais e de entidades gerados no banco de dados Neo4j.
6Utilize o chatbot integrado ou exporte o grafo de conhecimento para integração em aplicações RAG ou outros sistemas de IA.

pricing

Preços e Planos do Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

O Neo4j LLM Knowledge Graph Builder opera sob um modelo pago. Níveis de preços específicos e estruturas de custo detalhadas são tipicamente associados às ofertas mais amplas da Neo4j, como Neo4j AuraDB ou implantações auto-gerenciadas do Neo4j Enterprise, que fornecem a infraestrutura subjacente do banco de dados de grafo. A ferramenta em si é de código aberto, mas sua operação incorre em custos relacionados ao uso da API do LLM e à hospedagem do banco de dados Neo4j.

Custos da API do LLM: Os usuários são responsáveis pelos custos associados às chamadas de API para LLMs de terceiros (por exemplo, OpenAI, Google Gemini) usados para extração de entidades e relacionamentos.
Hospedagem do Banco de Dados Neo4j: Custos são incorridos para hospedar o banco de dados de grafo Neo4j, que pode ser através do Neo4j AuraDB (serviço gerenciado) ou instâncias auto-gerenciadas do 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.

Ferramentas similares

Neo4j LLM Knowledge Graph Builder vs Concorrentes

O Neo4j LLM Knowledge Graph Builder é posicionado como uma ferramenta especializada para construção automatizada de grafos de conhecimento a partir de texto não estruturado, aproveitando o banco de dados de grafo Neo4j. Ele compete com frameworks de LLM de propósito geral e outras ferramentas de extração de informações.

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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