按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
大型语言模型 (LLM) 正在通过自动创建知识图来改变组织管理非结构化数据的方式。这些图将数据组织成实体（节点）和关系（边），从而更容易理解复杂数据集中的连接。
为什么它很重要：
该过程的关键步骤包括：
需要解决的挑战：
在构建知识图谱方面，法学硕士正在改变游戏规则。通过将非结构化文本转换为结构化、可查询的数据，这些模型通过三个主要步骤简化了流程：识别实体和关系、设计模式以及将结果连接到图形数据库。
知识图的支柱是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，法学硕士擅长理解上下文和含义，这使得它们非常适合这项任务。
Neo4j 的软件工程师 Noah Mayerhofer 分享了他们简单的方法：
__XLATE_7__
“我们采用最简单的方法，将输入数据传递给 LLM，并让它决定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。”
要处理大型数据集，请将文本分成适合法学硕士上下文窗口的较小块。这确保模型处理所有信息而不超出令牌限制。
为了保持这些块之间的一致性，请向 LLM 提供先前提取的节点类型的列表。这可以避免标签不一致的重复实体，并保持图形的连贯性。提取后，合并重复实体以减少冗余并合并属性。这对于大型数据集尤其重要，因为同一实体可能会出现多次且略有变化。
在科学研究等信息分散在文本、表格和图形中的领域，法学硕士尤其有效。它们的序列到序列功能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，“有关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、表格和图表中”。
提取实体和关系后，下一步就是使用定义良好的模式来组织它们。
模式充当知识图的蓝图，定义结构并确保逻辑一致性。模式概述了要包含在图中的实体、关系和属性的类型。
NVIDIA’s December 2024 workflow highlights the importance of schema validation. By using tools like NeMo, LoRA, and NIM microservices, NVIDIA fine-tuned models to improve accuracy and reduce costs. For example, they used the Llama-3 70B NIM model with detailed prompts to extract entity-relation pairs, achieving better results with lower latency.
为了进一步优化，NVIDIA 使用 NeMo 框架和 LoRA 对较小的 Llama3-8B 模型进行了微调。他们使用 Mixtral-8x7B 生成三元组数据，以解决三元组格式不正确等问题，并通过重新提示策略改进解析。
定义清晰的图形模式来指导法学硕士提取相关节点、关系和属性。这种结构化方法有助于创建有意义的知识图，而不是随机连接。
验证是维持数据质量的关键。使用 Pydantic 模型在验证期间强制执行结构和语义规则。这些模型充当护栏，确保提取的数据符合架构。
A "strict mode" can filter out any information that doesn’t conform to the schema, resulting in cleaner, more consistent data. Additionally, human oversight can serve as a final quality check, especially for removing noisy or incorrect triples. While LLMs are powerful, combining automation with human review ensures higher reliability.
有了经过验证的数据，下一步就是集成到图形数据库中。
Once your data is validated, it’s time to store it in a graph database. Graph databases like Neo4j are specifically designed to handle the complex relationships and dynamic structures of knowledge graphs.
LangChain’s LLM Graph Transformer simplifies this process by providing a framework for integrating LLM outputs into graph databases. For instance, the add_graph_documents method allows you to bulk import data into Neo4j while preserving its relational structure.
要提高索引和查询性能，请使用 baseEntityLabel 参数向每个节点添加辅助标签。此外，include_source 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起源。此功能对于调试和质量保证非常宝贵。
Neo4j’s LLM Knowledge Graph Builder showcases how this integration works. It processes unstructured content - like PDFs, images, and YouTube transcripts - by extracting entities and relationships and storing them directly in a Neo4j database.
像 Promps.ai 这样的平台通过多模式 AI 功能和即用即付令牌跟踪进一步简化了工作流程。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。
图数据库非常适合知识图，因为它们擅长建模和查询复杂关系。与传统的关系数据库不同，它们提供了处理法学硕士生成内容通常所需的动态模式所需的灵活性。
确保 LLM 输出的格式对于图形数据库正确至关重要。匹配预期的输入格式可以防止导入期间出现错误，并保持整个管道的数据完整性。
虽然利用法学硕士进行知识图谱自动化可以提高效率，但它也面临着一系列挑战。为了确保准确性和可靠性，组织需要正面解决这些问题。
Maintaining high data quality is a recurring hurdle, especially in entity extraction and disambiguation. LLMs often falter when determining whether different terms refer to the same entity. This can result in duplicate nodes and fragmented relationships, which weaken the graph’s ability to reveal meaningful insights.
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）可能会以多个名称、缩写或格式出现。例如，“IBM”、“国际商业机器”和“蓝色巨人”都可以指同一家公司，但如果没有正确对齐，它们会创建一个脱节的图形结构。
当LLM与知识图谱配对时，实体和关系提取的准确率可分别达到92%和89%。然而，达到这些水平需要严格的数据预处理和验证。
含糊不清又增加了一层难度。以“Apple”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，法学硕士可能会误解这些术语，从而导致图表中出现错误。
解决这些问题需要强大的模式对齐和安全、经济高效的处理。
在自动化知识图创建中，对齐模式是一项技术要求很高的任务。本体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的 2025 年案例研究突显了这一挑战。在引入语义层之前，他们面临着数据一致性的重大问题。他们的首席信息官解释说：
__XLATE_29__
“语义层的引入带来了根本性的改变。它为人工智能提供了它所缺乏的临床背景，例如手术计费时间与实际执行时间之间的区别，这种差距以前会损害数据质量和可信度。”
结果是惊人的：治疗效果分析的完成速度提高了 60%，关键问题在几天而不是几周内得到解决。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%，而这些见解由于数据分散而被隐藏。
这个例子强调了随着新数据的出现而不断发展的验证技术的重要性。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。
使用法学硕士进行知识图自动化也会引起对成本和隐私的担忧，特别是在处理机密数据时。
由于基于代币的定价模型，使用法学硕士处理大型数据集可能会很昂贵。许多组织低估了总成本，其中不仅包括初始设置，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。法学硕士可能会在处理或生成过程中无意中暴露敏感信息。法学硕士有可能记住培训数据，从而导致以后使用过程中无意泄露，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 LLM 处理过程中敏感数据是多么容易被暴露。
对广泛数据集（通常包含专有或敏感信息）的依赖加剧了这些风险。将机密文件输入商业法学硕士平台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，基于商业云的法学硕士可能不是最佳选择。相反，部署本地或私人法学硕士是一个更安全的选择。然而，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复杂的修复。
自动化引入了额外的漏洞。 LLM 代理专为实时处理和外部系统交互而设计，可能会增加隐私风险。这些代理很容易受到内存中毒和后门攻击等威胁，其中恶意行为者会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，但潜在的回报是显着的。知识图可以在企业环境中将 LLM 响应准确性提高 300%，并且集成这些图的上下文数据可以将任务一致性提高 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。
自动创建知识图需要结构化方法。这包括清理数据、提取实体、验证模式和集成图表，以确保更高的准确性和效率。
可靠的知识图始于组织良好的管道。第一步是数据预处理 - 清理、规范化和分割原始文本，为大型语言模型 (LLM) 做好准备。准备好后，数据就可以使用法学硕士进行实体和关系提取。
虽然法学硕士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模式验证方法类似。
模式验证在保持一致性方面发挥着关键作用。图中的每个实体和属性都必须有明确的定义，以指导信息的建模方式。这减少了逻辑错误并确保整个图表的一致性。
最后一步是图构建和集成。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很重要，以避免重复节点或支离破碎的关系。
A practical example comes from ONTOFORCE, which encountered issues with overlapping synonyms in their UMLS (Unified Medical Language System) data. This led to inaccurate machine learning results. By switching to the Mondo ontology, which provided more detailed distinctions for their healthcare use case, they significantly improved their knowledge graph’s quality.
集成平台可以进一步简化自动化流程。这些工具将多模式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的许多技术挑战。像 Promps.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（可帮助组织在基于代币的定价模型下管理成本）和多模式人工智能集成（可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细化，确保人工监督补充自动化流程。研究表明，将人类专业知识与自动化相结合可以通过平衡精确度和召回率来实现接近人类水平的质量。此外，自动报告可以让团队了解进展情况并尽早标记潜在问题，防止小错误像滚雪球一样发展成更大的问题。
随着自动化规模的扩大，维护数据完整性需要强大的评估指标。组织应采用超越基本准确性衡量标准的综合框架来全面评估系统性能。
除了传统的精确度和召回率指标之外，特定领域的测试对于满足独特的需求也至关重要。研究强调了针对特定应用量身定制的质量保证工具的重要性，以确保高质量的结果和可靠的成功率。
混合验证方法 - 结合自动和人工监督 - 可以监控令牌使用情况、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，法学硕士可以从参考图、文本来源或网络搜索中获得相关上下文。这减少了歧义并提高了实体解析和关系提取的准确性。
The field of knowledge graph automation is advancing quickly, fueled by breakthroughs in large language models (LLMs) and increasing enterprise needs. By 2030, the Knowledge Graph market is expected to reach $6.93 billion, up from $1.06 billion in 2024. This rapid growth underscores the importance of automated knowledge graphs as critical infrastructure for today’s AI systems. These advancements are paving the way for new methods in building and validating knowledge graphs.
最令人兴奋的进步之一是多模态图生成。现代法学硕士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。这意味着知识图现在可以将文本、图像、视频和结构化数据集成到一个单一的、有凝聚力的系统中。
一个突出的例子是 Neo4j 的 LLM 知识图生成器。该平台将非结构化数据（例如 PDF、文档、URL，甚至 YouTube 转录本）转换为结构化知识图。它通过将 LLM 功能与 Neo4j 的图本机存储和检索技术相结合来实现这一目标。结果呢？实时更新和无缝工作流程。
动态知识图谱也正在蓬勃发展。这些系统随着新数据的出现而不断发展和演变，这使得它们在信息快速变化的行业中特别有用。此外，针对特定行业的解决方案不断涌现，旨在满足医疗保健、金融和制造等领域的独特需求。与很快就会过时的静态知识图不同，这些专门的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挑战。
Even as automation becomes more advanced, human involvement remains crucial - particularly in high-stakes applications. For instance, while LLMs can boost validation accuracy from 75% to 87% without manual intervention, there’s still a margin for error that can be critical in sensitive areas.
监管合规性就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行业，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。
对特定领域专业知识的需求进一步凸显了人工审稿人的作用。正如 ONTOFORCE 首席执行官 Valerie Morel 所解释的：
__XLATE_56__
“语义是数据和理解之间的桥梁。在生命科学中，速度和准确性至关重要，而且数据很复杂，知识图不再是可选的。它们是我们连接点、表达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捕捉细微的错误或不一致，否则可能会破坏知识图的完整性。
最好的结果来自于将自动化与人类专业知识相结合。正如 MicroStrategy 专家 Ananya Ojha 和 Vihao Pham 指出的那样：
__XLATE_60__
“人们需要对他们正在测量的内容以及如何测量它有一个共同的理解。知识图通过跨团队和系统调整数据来确保这种和谐。”
知识图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生成见解，从而无需手动数据分析。
另一个不断增长的领域是内容生成工作流程，组织通过将知识图谱数据与法学硕士配对来自动创建文档、摘要和分析报告。
像 Promps.ai 这样的平台在实现多模式人工智能工作流程、实时协作和标记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的构建范围。
语义技术的集成也成为重点。这些技术正在推动人工智能、元数据管理和企业决策流程的进步。因此，知识图自动化不再被视为一项独立的举措，而是更广泛的数字化转型战略的核心组成部分。
组织现在通过 API 利用自动数据摄取系统从多个来源提取实时数据。这种方法创建动态知识图，作为各种自动化工作流程的支柱，通过支持广泛的下游应用程序来最大化投资回报。这些发展巩固了自动化知识图作为现代人工智能系统基石的作用。
从手动创建知识图谱到自动创建知识图谱的转变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)，此过程现在需要更少的时间和精力，同时保持高标准。以 AutoKG 项目为例，它提取关键字并构建轻量级的互连图，其性能优于传统的语义搜索方法。这种转变支持更加敏捷和统一的数据管理方法。
最有效的策略之一是将向量相似性与混合搜索方法中的图关联相结合。这种方法捕获了传统方法经常忽略的复杂关系，从而产生更详细和准确的知识图。采用这种策略的组织可以看到法学硕士在其运营中提供了更好的知识检索和更与上下文相关的输出。
To get started, define your graph’s scope and schema, validate entities and relationships, and incorporate human oversight at critical stages. Launching a pilot project helps refine workflows using real-world feedback before scaling the solution. These steps create a foundation for building scalable and reliable automated knowledge graphs.
自动化不仅减少了人工工作量和成本，而且还可以实现频繁更新和更广泛的数据覆盖范围。对于那些准备好深入研究的人来说，promps.ai 等工具可以通过工作流程自动化、实时协作和直接法学硕士集成等功能简化流程。该平台简化了复杂的任务，通过即用即付标记化跟踪成本，并确保与现有系统的兼容性，帮助组织节省时间并实现可衡量的成果。
最好的实施将自动化与人类专业知识融为一体。虽然法学硕士处理实体提取和关系映射等任务，但人工审核可确保结果与组织目标保持一致并保持准确性。这种平衡提供了效率和质量。
要开始您的自动化之旅，请确定您的数据源、建立架构并选择自动化平台。从重点用例开始，验证您的流程，并在您对工作流程建立信心时进行扩展。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。
大型语言模型 (LLM) 通过自动从非结构化文本中提取信息来简化构建知识图的过程。这种方法减少了手动工作的需要，同时轻松处理大量数据并理解自然语言的细微差别。
这些模型使用先进的方法更快速、更准确地生成知识图，从而更轻松地将原始文本转化为结构化、可操作的见解。通过有效管理复杂的数据关系，法学硕士可以提供详细的结果，同时需要最少的人工输入，从而提高效率和生产力。
使用大型语言模型 (LLM) 自动化知识图时保持高数据质量可能很棘手。不准确、过时的细节和不一致等问题可能会逐渐出现，从而降低知识图谱的可靠性和有用性。
为了解决这些问题，明智的做法是将法学硕士的输出与自动验证工具和人工审查相结合，以双重检查错误。设置彻底的数据清理流程可以进一步帮助标准化和细化生成的图表。此外，使用来自知识图谱的精心准备的指令数据可以提高 LLM 输出的精度和一致性，从而提高整体数据质量。
为了保护敏感信息，同时使用大型语言模型 (LLM) 实现知识图谱自动化，组织需要优先考虑强大的安全协议和以隐私为中心的方法。这意味着在传输和存储过程中对数据进行加密，实施详细的访问控制，并采用隐私保护技术来最大限度地降低泄露机密数据的风险。
使用识别和限制敏感输入的工具还可以帮助避免意外的数据泄露。联合学习和自动安全检查等技术进一步加强了整个人工智能流程的数据保护。通过结合这些方法，组织可以减少潜在风险，同时最大限度地发挥法学硕士的好处。
