使用 LLM 输出自动生成知识图

大型语言模型 (LLM) 通过自动创建知识图谱来改变组织管理非结构化数据的方式。这些图表将数据组织成实体（节点）和关系（边），从而更容易理解复杂数据集中的联系。

它为何重要：

手动构建知识图谱的方法既缓慢又复杂，并且需要专业知识。
LLM 通过从非结构化文本中提取实体和关系来简化流程，从而减少了对预定义规则或架构的需求。
使用 LLM 创建的知识图非常灵活、可扩展，并且可以处理不同的数据类型。

该过程中的关键步骤包括：

实体和关系提取： LLM 识别和构造文本中的数据，例如名称、类型和属性。
架构设计和验证： 清晰的定义可确保逻辑一致性和数据质量。
与图形数据库集成： 像这样的工具 Neo4j 高效地存储和查询结构化数据。

需要应对的挑战：

保持数据质量，避免重复或分散的实体。
调整架构以确保数据集之间的一致性。
管理成本和隐私问题，尤其是敏感数据。

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如何使用 LLM 构建知识图谱

在构建知识图谱方面，LLM 正在改变游戏规则。通过将非结构化文本转换为结构化的可查询数据，这些模型通过三个主要步骤简化了流程：识别实体和关系、设计架构以及将结果连接到图形数据库。

提取实体和关系

知识图谱的支柱是它识别实体及其之间关系的能力。与传统的基于规则的系统不同，LLM 擅长理解上下文和意义，这使其成为完成这项任务的理想选择。

Noah Mayerhofer，Neo4j 软件工程师，分享了他们的直截了当的方法：

“我们采用尽可能简单的方法，将输入数据传递给 LLM，让它决定要提取哪些节点和关系。我们要求 LLM 以特定格式返回提取的实体，包括名称、类型和属性。这使我们能够从输入文本中提取节点和边缘。”

要处理大型数据集，请将文本分成小块，以适合 LLM 的上下文窗口。这可确保模型在不超过代币限制的情况下处理所有信息。

为了保持这些区块的一致性， 向 LLM 提供先前提取的节点类型列表。这样可以避免标签不一致的重复实体，并保持图表的连贯性。提取后，合并重复的实体以减少冗余并合并属性。这对于大型数据集尤其重要，在这些数据集中，同一个实体可能会多次出现，但略有不同。

在科学研究等领域，信息分散在文本、表格和数字中，LLM 特别有效。它们的序列到序列的能力使它们非常适合从学术论文中提取复杂的数据。正如 Nature.com 指出的那样， “关于固态材料的大部分科学知识分散在数百万篇学术研究论文的文本、表格和数字中”。

提取实体和关系后，下一步是使用明确定义的架构来组织它们。

创建和验证架构

架构充当知识图谱的蓝图，定义结构并确保逻辑一致性。架构概述了要包含在图表中的实体、关系和属性的类型。

NVIDIA2024 年 12 月的工作流程强调了架构验证的重要性。通过使用诸如此类的工具 Nemo、LoRa 和 NIM 微服务， NVIDIA 微调模型以提高准确性并降低成本。例如，他们使用带有详细提示的 Llama-3 70B NIM 模型来提取实体关系对，从而以更低的延迟获得更好的结果。

为了进一步优化，NVIDIA 使用 Nemo Framework 和 LoRa 对较小的Llama3-8B模型进行了微调。他们使用Mixtral-8x7B生成了三元组数据，以解决诸如格式不正确以及使用重新提示策略改善解析等问题。

定义清晰的图表架构 指导 LLM 提取相关的节点、关系和属性。这种结构化方法有助于创建有意义的知识图谱，而不是随机连接。

验证是保持数据质量的关键。 使用 Pydantic 执行结构和语义规则的模型 在验证期间。这些模型充当护栏，确保提取的数据符合架构。

一个 “严格模式” 可以过滤掉任何不符合架构的信息，从而生成更清晰、更一致的数据。此外，人工监督可以作为最终的质量检查，尤其是在去除噪音或不正确的三元组时。虽然 LLM 功能强大，但将自动化与人工审查相结合可确保更高的可靠性。

手头有经过验证的数据后，下一步是集成到图形数据库中。

将 LLM 输出连接到图形数据库

一旦您的数据得到验证，就该将其存储在图形数据库中了。像 Neo4j 这样的图形数据库是专门为处理知识图谱的复杂关系和动态结构而设计的。

LangChain的 LLM Graph Transformer 通过提供将 LLM 输出集成到图形数据库的框架来简化此过程。例如， 添加图形文档 方法允许您将数据批量导入到 Neo4j，同时保留其关系结构。

要提高索引和查询性能，请使用 基本实体标签 参数为每个节点添加辅助标签。此外， 包含来源 参数可以通过将每个实体或关系链接回源文档来跟踪每个实体或关系的来源。此功能对于调试和质量保证非常宝贵。

Neo4j 的 LLM 知识图谱生成器展示了这种集成的工作原理。它通过提取实体和关系并将其直接存储在Neo4j数据库中来处理非结构化内容，例如PDF、图像和YouTube记录。

像这样的平台 prompts.ai 借助多模式 AI 功能和即用即付代币跟踪，进一步简化工作流程。它们的互操作性允许用户尝试不同的模型和方法来构建知识图。

图形数据库是知识图的理想之选，因为它们擅长建模和查询复杂的关系。与传统的关系数据库不同，它们提供了处理 LLM 生成的内容通常所需的动态架构所需的灵活性。

确保图形数据库的 LLM 输出格式正确至关重要。匹配预期的输入格式可防止导入期间出现错误，并保持整个管道中的数据完整性。

LLM 生成的知识图的常见问题

虽然利用 LLM 进行知识图谱自动化可以提高效率，但它也有其自身的挑战。为了确保准确性和可靠性，组织需要直面这些问题。

数据质量和实体混乱

保持高数据质量是一个反复出现的障碍，尤其是在实体提取和消歧方面。在确定不同的术语是否指代同一个实体时，LLM 通常会步履蹒跚。这可能会导致重复的节点和分散的关系，从而削弱图表揭示有意义见解的能力。

当处理来自不同来源的大型数据集时，这个问题变得更加明显。单个实体（无论是个人、组织还是概念）可能以多个名称、缩写或格式出现。例如，“IBM”、“国际商业机器” 和 “Big Blue” 都可能指同一个公司，但如果不正确对齐，它们会形成不连贯的图形结构。

当LLM与知识图谱配对时，实体和关系提取的准确率可以分别达到92％和89％。但是，达到这些级别需要严格的数据预处理和验证。

歧义又增加了一层难度。以 “苹果” 这个名字为例，它可以指水果或科技公司。如果没有足够的上下文，LLM 可能会误解这些术语，从而导致错误波及图表。

解决这些问题需要强大的架构校准和安全、经济高效的处理。

架构校准和一致性问题

在自动知识图谱创建中，调整架构是一项技术要求很高的任务。本体论的差异和冲突的数据结构通常会导致逻辑不一致和属性分配不匹配。

一家主要医疗保健提供商在 2025 年开展的案例研究突显了这一挑战。在引入语义层之前，他们在数据一致性方面面临重大问题。他们的首席信息官解释说：

“引入语义层带来了根本性的改变。它为人工智能提供了其所缺乏的临床背景，例如区分手术计费时间和实际执行时间，这一差距此前曾削弱了数据质量和信心。”

结果非常引人注目：完成治疗疗效分析的速度提高了60％，关键问题在几天而不是几周内得到了解决。更令人印象深刻的是，该组织发现与新治疗方法相关的并发症减少了30％，这些见解由于数据分散而被隐藏。

这个例子突显了随着新数据的出现不断发展验证技术的重要性。知识图必须是动态的，允许不断更新以反映新信息。这需要自动化工具来处理更新并确保与现有数据结构保持一致。

成本和隐私问题

使用LLM进行知识图谱自动化还会引起人们对成本和隐私的担忧，尤其是在处理机密数据时。

由于基于代币的定价模型，使用 LLM 处理大型数据集可能会很昂贵。许多组织低估了总成本，这不仅包括初始设置，还包括持续的更新、验证和质量保证。

隐私是另一个关键问题。LLM 可能会在处理或生成过程中无意中暴露敏感信息。LLM 可能会记住训练数据，从而导致以后使用时意外泄漏，从而加剧了这种风险。2023 年发生的一起值得注意的事件凸显了在 LLM 处理过程中敏感数据非常容易被泄露。

对通常包含专有或敏感信息的大量数据集的依赖加剧了这些风险。向商业 LLM 平台提供机密文件可能会无意中泄露商业秘密、客户数据或其他关键信息。

对于处理敏感数据的组织来说，基于云的商用 LLM 可能不是最佳选择。相反，部署本地或私有 LLM 是一种更安全的选择。但是，在此过程的早期实施强有力的安全措施至关重要。推迟这些措施可能会导致昂贵的改造和日后的复杂修复。

自动化引入了其他漏洞。专为实时处理和外部系统交互而设计的 LLM 代理可能会增加隐私风险。这些代理容易受到内存中毒和后门攻击等威胁的影响，在这些威胁中，恶意行为者嵌入触发器来操纵模型或提取敏感信息。

尽管存在这些挑战，但潜在的回报还是显著的。知识图谱可以在企业环境中将LLM响应的准确性提高300％，而整合来自这些图表的上下文数据可将任务协调性提高15％。关键在于从一开始就实施强大的风险管理框架和安全协议。

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自动创建知识图谱的最佳实践

自动创建知识图谱需要结构化方法。这包括清理数据、提取实体、验证架构和集成图表以确保更高的准确性和效率。

分步自动化工作流程

可靠的知识图谱始于组织良好的管道。第一步是 数据预处理 -清理、标准化和分割原始文本，使其为大型语言模型 (LLM) 做好准备。准备就绪后，数据就准备好了 实体和关系提取 使用 LLM。

虽然 LLM 可以识别实体和关系，但额外的验证对于确保图表的可靠性至关重要。此过程与早期的实体提取和架构验证方法相似。

架构验证 在保持一致性方面起着关键作用。图表中的每个实体和属性都必须有明确的定义，以指导如何建模信息。这减少了逻辑错误并确保了整个图形的统一性。

最后一步是 图形构造和集成。在这里，经过验证的实体和关系链接到现有的图形数据库。在此阶段执行实体解析非常重要，以避免重复的节点或分散的关系。

一个实际的例子来自生效，他们遇到了同义词重叠的问题 UMLS （统一医学语言系统）数据。这导致了不准确的机器学习结果。通过切换到完全的本体论为他们的医疗保健用例提供了更详细的区别，显著提高了知识图谱的质量。

使用平台进行工作流管理

集成平台可以进一步简化自动化过程。这些工具将多模态人工智能功能与实时协作功能相结合，解决了构建自动化知识图谱方面的许多技术挑战。像 prompts.ai 这样的平台就是这种方法的绝佳例子。

主要功能包括 代币化跟踪，这可以帮助组织在基于代币的定价模式下管理成本，以及 多模式 AI 集成，支持在一个工作流程中处理各种数据类型（文本、图像和结构化数据）。

实时协作工具允许团队共同进行验证和完善，确保人工监督是对自动化流程的补充。研究表明，通过平衡精度和召回率，将人类专业知识与自动化相结合，可以达到接近人类水平的质量。此外， 自动报告 让团队随时了解进展情况并尽早标记潜在问题，防止小错误演变为更大的问题。

使用评估指标衡量质量

随着自动化的扩展，维护数据完整性需要强大的评估指标。组织应采用超出基本精度衡量标准的全面框架，全面评估系统性能。

除了传统的精度和召回率指标外，特定领域的测试对于满足独特要求至关重要。研究强调了为特定应用量身定制的质量保证工具的重要性，可确保高质量的结果和可靠的成功率。

混合验证方法——结合自动化和人工监督——可以监控代币的使用情况、延迟和错误率，从而优化性能。另一种有价值的技术是 上下文感知验证，其中 LLM 是从参考图、文本来源或网络搜索中获得的相关背景信息。这减少了歧义，提高了实体解析和关系提取的准确性。

知识图谱自动化的未来发展

在大型语言模型 (LLM) 的突破和不断增长的企业需求的推动下，知识图谱自动化领域正在迅速发展。到2030年，知识图谱市场预计将达到69.3亿美元，高于2024年的10.6亿美元。这种快速增长凸显了自动化知识图作为当今人工智能系统的关键基础设施的重要性。这些进步为构建和验证知识图谱的新方法铺平了道路。

知识图谱建设的新趋势

最令人兴奋的进展之一是 多模态图生成。现代 LLM 现在能够处理复杂的关系、时间敏感的数据和多种数据类型。这意味着知识图谱现在可以将文本、图像、视频和结构化数据集成到一个统一的系统中。

一个突出的例子是Neo4j的LLM知识图谱生成器。该平台将非结构化数据（例如PDF，文档，URL甚至YouTube成绩单）转换为结构化知识图谱。它通过将 LLM 功能与 Neo4j 的图形原生存储和检索技术相结合来实现这一目标。结果？实时更新和无缝工作流程。

动态知识图谱的势头也在增强。随着新数据的出现，这些系统不断发展壮大，这使得它们在信息瞬息万变的行业中特别有用。此外， 特定行业的解决方案 正在兴起，为满足医疗保健、金融和制造等领域的独特需求而量身定制。与可能很快过时的静态知识图不同，这些专业解决方案旨在跟上快速变化的环境并解决复杂的特定领域的挑战。

为什么人工审查仍然很重要

即使自动化变得越来越先进，人工参与仍然至关重要，尤其是在高风险应用中。例如，尽管LLM可以在不进行人工干预的情况下将验证准确性从75％提高到87％，但仍有一些误差余地，这在敏感区域可能至关重要。

监管合规 是人类专业知识不可或缺的领域之一。在医疗保健和金融等受监管的行业中，自动化系统必须满足严格的准确性和审计标准，这通常需要人工验证。

需要 特定领域的专业知识 进一步强调了人工审阅者的作用。正如 ONTOFORCE 首席执行官瓦莱丽·莫雷尔所解释的那样：

“语义是数据与理解之间的桥梁。在生命科学中，速度和准确性至关重要，数据也很复杂，知识图谱不再是可选的。它们是我们连接点、揭示见解和加速发现的方式。”

此外， 数据治理框架 需要人工监督，以确保准确性、一致性和完整性。虽然自动化系统擅长处理大量数据，但人类专家更有能力发现细微的错误或不一致之处，否则这些错误或不一致之处可能会破坏知识图谱的完整性。

最佳结果来自于将自动化与人类专业知识相结合。如微策略专家 Ananya Ojha 和 Vihao Pham 指出：

“人们需要对他们在测量什么以及如何测量有共同的认识。知识图谱通过协调团队和系统之间的数据来确保这种和谐性。”

知识图之外的自动化

知识图谱的自动化为更广泛的工作流程自动化机会打开了大门。例如， 自动报告系统 现在可以直接从知识图谱中生成见解，无需手动数据分析。

另一个增长领域是 内容生成工作流程，组织通过将知识图谱数据与 LLM 配对，自动创建文档、摘要和分析报告。

prompts.ai 等平台在支持多模式 AI 工作流程、实时协作和代币化跟踪方面处于领先地位。这些工具允许企业创建端到端的自动化管道，其范围远远超出了知识图谱的构建。

的整合 语义技术 也成为焦点。这些技术正在推动企业人工智能、元数据管理和决策流程的进步。因此，知识图谱自动化不再被视为一项独立的计划，而是更广泛的数字化转型战略的核心组成部分。

各组织现在正在通过 API 利用自动数据摄取系统从多个来源提取实时数据。这种方法可以创建动态知识图，作为各种自动化工作流程的基础，通过支持广泛的下游应用程序来最大限度地提高投资回报率。这些发展巩固了自动化知识图谱作为现代人工智能系统基石的作用。

结论：自动知识图入门

从手动创建知识图谱转向自动创建知识图谱正在重塑组织管理非结构化数据的方式。得益于大型语言模型 (LLM)，该过程现在需要更少的时间和精力，同时保持高标准。拿去 AutoKG 例如，项目——它提取关键字并构造轻量级、相互关联的图表，其性能优于传统的语义搜索方法。这种转型支持更灵活、更统一的数据管理方法。

最有效的策略之一是在混合搜索方法中将向量相似度与图形关联相结合。这种方法捕捉了传统方法经常忽视的复杂关系，从而生成了更详细、更准确的知识图谱。采用这种策略的组织可以在其运营中从LLM中获得更好的知识检索和与上下文相关的产出。

首先，定义图表的范围和架构，验证实体和关系，并在关键阶段纳入人工监督。启动试点项目有助于在扩展解决方案之前使用真实反馈来完善工作流程。这些步骤为构建可扩展和可靠的自动化知识图谱奠定了基础。

自动化不仅可以减少手动工作和成本，还可以实现频繁更新和更广泛的数据覆盖范围。对于那些准备深入研究的人来说，像 prompts.ai 这样的工具可以通过工作流程自动化、实时协作和直接 LLM 集成等功能来简化流程。该平台简化了复杂的任务，通过即用即付代币化跟踪成本，并确保与现有系统的兼容性，帮助组织节省时间并取得可衡量的结果。

最佳实现将自动化与人类专业知识融为一体。虽然 LLM 处理实体提取和关系映射等任务，但人工审查可确保结果与组织目标保持一致并保持准确性。这种平衡既能提高效率，又能提高质量。

要开始自动化之旅，请确定您的数据源，建立架构并选择自动化平台。以有针对性的用例从小规模做起，验证您的流程，并随着您对工作流程的信心建立信心而进行扩展。该技术已准备好投入生产，早期采用者已经获得了竞争优势。