从长文本智能提取知识图谱

本文介绍如何利用大语言模型（LLM）和图数据库，从本地长文本中自动化提取知识图谱的完整流程，包括文本预处理、智能切分、三元组抽取、入库及可视化等关键步骤。

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1. 读取本地长文本文件

• 支持多种文本格式（如txt、markdown、pdf、doc等），建议统一转换为markdown或txt格式，便于后续处理。
• 需注意文件编码问题，推荐使用UTF-8编码，避免乱码。
• 可参考前文关于pdf/doc转markdown的实现方法。
• 对于非文本内容（如图片、表格等），建议过滤或单独处理。

读取本地文本文件

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2. 智能分割长文本

• 支持多种分割策略：按固定长度、按句子结束符（如句号、问号等）等。
• 为保证上下文连贯性，建议分段时设置一定的重叠区域，避免信息割裂。
• 中文分词可采用jieba分词，英文可选用nltk、spaCy等工具。
• 对于图片或非纯文本数据，可选择跳过或单独标记，不参与知识抽取。

智能切分长文本

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3. 使用LLM提取三元组（节点和关系）

• 设计合理的Prompt，明确要求输出三元组（主体-关系-客体）格式。
• 建议输出为标准JSON格式，便于后续解析与入库。
• 可尝试不同的LLM模型（如llama3.3:70b、mistral-small:latest等），对比效果。
• 对于抽取结果，建议增加后处理环节，如去重、规范化实体名称等。

LLM提取文本知识图谱

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4. 保存三元组入库（neo4j）

• 解析LLM输出的三元组数据，分别创建节点和关系。
• 推荐使用py2neo、neo4j-driver等Python库进行数据库操作。
• 可根据实际需求，设计节点和关系的属性结构，支持后续查询与可视化。

保存知识图谱neo4j

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5. 可视化与效果演示

• 利用neo4j自带的可视化工具或第三方前端框架，展示知识图谱结构。
• 可结合实际案例，展示从原始文本到知识图谱的完整流程和效果。

演示结果neo4j

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总结与建议

• 本流程适用于学术论文、技术文档、新闻报道等多种长文本场景。
• 实际应用中可根据文本类型和业务需求，灵活调整分割、抽取和入库策略。
• 推荐持续优化Prompt和后处理规则，以提升知识图谱的准确性和实用性。