简单示例

下面是一个简单的例子，展示了该项目的功能。当输入以下非结构化文本时：

来自加拿大的才华横溢的音乐家亨利，最初在著名指挥家玛丽亚·罗德里格斯的指导下接受古典钢琴训练。后来，亨利与他的妹妹露西组建了一支名为“枫叶乐队”的摇滚乐队，露西曾在多伦多大学学习音乐作曲。“枫叶乐队”于 2020 年 8 月 12 日发行了他们的首张专辑《极光》，因其融合了古典与摇滚元素而广受好评。露西还积极参与环保活动，并加入了“清洁地球”组织担任区域大使，在那里她倡导更严格的野生动物保护法。亨利受到露西对慈善事业热情的启发，开始在家乡的当地动物收容所做志愿者。虽然亨利和露西最初在创作上存在分歧，但他们最终在结合露西的古典作品和亨利的摇滚吉他 Riff 中找到了和谐。“枫叶乐队”于 2021 年在欧洲巡演，在巴黎、柏林和罗马等主要城市举办了场场爆满的演出。巡演期间，亨利对国际美食产生了浓厚兴趣，并与当地厨师合作拍摄了一部关于地方烹饪技术的短纪录片。

ai-knowledge-graph 工具将使用您选择配置的 LLM 从上述文本中提取知识，并创建一个知识图谱 HTML 文件作为输出，其外观类似于下图：

AI-Knowledge-Graph 生成的知识图谱示例

工作原理概览：

1. 文本分块 (Text Chunking)：自动将大型文档分割成易于处理的小块。
2. 知识抽取 (Knowledge Extraction)：LLM 识别并提取每个文本块中的主谓宾三元组（事实）。
3. 实体标准化 (Entity Standardization)：将指向同一实体的不同表述（例如，“AI” 和 “人工智能”）统一为标准名称。
4. 关系推理 (Relationship Inference)：通过简单的逻辑规则（如传递性）和 LLM 推理来推断额外的关系，以连接孤立的子图。
5. 交互式可视化 (Interactive Visualization)：将生成的图谱在浏览器中以交互式网络图的形式展示。

工作原理详解

文本分块

考虑到 LLM 的上下文窗口有限（以及本地系统的内存限制），该工具会自动将文本拆分为若干片段（每个片段约含 500 个单词，并保留一定重叠部分以保持语义连贯）。每个文本块随后会连同一个指示 LLM 提取 SPO 三元组的提示一起发送给 LLM。

基于 LLM 的抽取

对于每个文本块，工具会要求 LLM 输出一个包含三元组及其来源块信息的 JSON 数组。示例如下：

[
  {
    "subject":"eli whitney",// 伊莱·惠特尼
    "predicate":"invented",// 发明了
    "object":"cotton gin",// 轧棉机
    "chunk":1// 来源块编号
},
{
    "subject":"Industrial Revolution",// 工业革命
    "predicate":"reshapes",// 重塑了
    "object":"economic systems",// 经济体系
    "chunk":1
},
{
    "subject":"amazon",// 亚马逊
    "predicate":"transformed",// 改变了
    "object":"retail",// 零售业
    "chunk":3
}
]

提示会鼓励 LLM 使用一致的实体命名、简短的关系短语（1-3 个词）并且不使用代词指代。提取出的所有三元组随后被合并以形成初始的原始知识图谱。

跨块实体标准化

为了避免相同实体因不同表述造成节点碎片化或重复，导致节点碎片化或重复，该工具提供了一个实体标准化步骤。

1. 基础规范化： 通过转换为小写、删除多余空格等方式消除明显的重复内容。
2. 标准化（可选）： 启用此功能后，LLM 会将可能指向同一实体的不同表述进行聚类。例如，“New York”、“NYC” 和 “New York City” 会变成一个规范化的节点 “New York City”；“United States”、“U.S.” 和 “USA” 会变成另一个规范化的节点 “United States”。

这能提高图谱的一致性，因此通常建议启用。当然，如果您有特殊需求，例如需要未经任何修改的原始提取结果，也可以在配置文件中禁用它。

推理隐藏连接以丰富图谱

即使仔细阅读文本，也可能无法捕捉到所有隐含的关系。该工具通过两种方式解决这个问题：

基于规则的推理：

• 传递关系： 如果事件 A 导致了事件 B 的发生，事件 B 又导致了事件 C 的发生，那么系统可以推断出事件 A 对事件 C 具有间接影响。
• 词汇相似性： 利用词汇相似性，相似名称的实体间可能生成“相关”关系。

大模型辅助推理：

• 该工具可以提示 LLM 在原本不相连的子图之间建立连接。例如，如果一个集群是关于工业革命，另一个是关于人工智能，LLM 可能会推断出历史或概念上的联系（“人工智能是工业革命以来技术创新的延伸”）。
• 这些推断出的边会用不同的样式标记（例如，虚线），以区别于文本中明确陈述的事实。

这个推理步骤通常会增加大量新关系，大大减少孤立的子网络。如果您只想要纯粹从文本派生的图谱，可以在配置文件中禁用它。与块编号不同，推断出的关系会包含一个属性，用于指明该关系是推理得出的。该属性在可视化时会用于以虚线表示推断出的关系边，因此非常重要。示例结构：

[
  {
    "subject":"electrification",// 电气化
    "predicate":"enables",// 促成了
    "object":"Manufacturing Automation",// 制造业自动化
    "inferred":true// 表示该关系是推理得出的
},
{
    "subject":"tim berners-lee",// 蒂姆·伯纳斯-李
    "predicate":"expanded via internet",// 通过互联网扩展了
    "object":"information sharing",// 信息共享
    "inferred":true
}
]

LLM 提示

总共会向 LLM 发送四个提示，首先是用于初始主谓宾（SPO）知识抽取的提示。

抽取系统提示 (Extraction System Prompt):

你是一个先进的人工智能系统，专门从事知识抽取和知识图谱生成。
你的专长包括识别文本中一致的实体引用和有意义的关系。
关键指令：所有关系（谓语）最多只能包含 3 个词。理想情况下是 1-2 个词。这是一个硬性限制。

抽取用户提示 (Extraction User Prompt):

你的任务：阅读下面的文本（由三个反引号分隔），识别每个句子中所有的主语-谓语-宾语（S-P-O）关系。然后生成一个单一的 JSON 对象数组，每个对象代表一个三元组。请仔细遵循以下规则：

- 实体一致性：在整个文档中对实体使用一致的名称。例如，如果“John Smith”在不同地方被提及为“John”、“Mr. Smith”和“John Smith”，请在所有三元组中使用单一一致的形式（最好是最完整的形式）。
- 原子术语：识别不同的关键术语（例如，物体、地点、组织、缩写、人物、条件、概念、情感）。避免将多个概念合并为一个术语（它们应尽可能“原子化”）。
- 统一指代：将任何代词（例如，“他”、“她”、“它”、“他们”等）替换为实际引用的实体（如果可识别）。
- 成对关系：如果多个术语在同一句子中共同出现（或在使它们具有上下文关联性的短段落中），为每个具有有意义关系的配对创建一个三元组。
- 关键指令：谓语必须最多包含 1-3 个词。绝不能超过 3 个词。保持极其简洁。
- 确保文本中所有可能的关系都被识别并捕获为 S-P-O 关系。
- 标准化术语：如果同一概念以略微不同的形式出现（例如，“artificial intelligence”和“AI”），请始终使用最常见或规范的形式。
- 将 S-P-O 文本全部转为小写，即使是人名和地名。
- 如果提到了人名，并且已知其地点、职业以及其闻名之处（发明、写作、创立、头衔等），并且符合信息上下文，则创建相应的关系。

重要考虑因素：
- 实体命名力求精确——使用能够区分相似但不同实体的特定形式。
- 通过在整个文档中对相同概念使用相同的实体名称来最大化连通性。
- 在识别实体引用时考虑整个上下文。
- 所有谓语必须是 3 个词或更少——这是一个硬性要求。

输出要求：
- 不要在 JSON 之外包含任何文本或注释。
- 只返回 JSON 数组，每个三元组作为一个包含“subject”、“predicate”和“object”的对象。
- 确保 JSON 有效且格式正确。

这里没有列出另外三个提示，它们分别用于指导 LLM 进行标准化和关系推理。

交互式图谱可视化

有了全面的 SPO 三元组列表（原始加推断的），该工具会使用 PyVis（Vis.js 的 Python 接口）生成一个交互式的 HTML 可视化文件。在浏览器中打开生成的文件，您将看到：

• 颜色区分的社群： 同一个集群中的节点共享一种颜色。集群通常对应文本中的子主题或议题。
• 节点大小反映重要性： 连接数多（或中心度高）的节点显得更大。
• 边的样式： 实线表示从文本直接提取的关系，虚线表示推断得出的关系。
• 交互式控件： 支持平移、缩放、拖拽节点，调整动态效果，切换亮/暗模式，以及筛选视图。

这使得以一种视觉上吸引人的方式探索关系变得容易。

程序流程

下面是程序的基本流程（代码仓库的 README.md 中有一个更详细的程序流程图）：

安装 AI-Knowledge-Graph

要在您的计算机上运行此项目，您需要满足以下要求：

要求：

• 一台运行 Windows、Linux 或 MacOS 的计算机
• 安装 Python (3.12 或更高版本) (推荐使用 uv)
• 能够访问 OpenAI 兼容的 API 端点 (例如 Ollama, LiteLLM, LM Studio, OpenAI 订阅等)
• 安装 Git 用于克隆代码仓库

下载并安装依赖项：

将仓库克隆到您要运行它的系统上，并切换到该目录：

git clone https://github.com/robert-mcdermott/ai-knowledge-graph.git
cd ai-knowledge-graph

使用 uv 安装依赖项：

uv sync

或者使用 pip 安装：

pip install -r requirements.txt

配置 AI-Knowledge-Graph

编辑 config.toml 文件以适应您的情况。您需要在此配置 LLM 模型、端点（URL）、最大上下文窗口长度以及 LLM 的温度（temperature）参数，该参数控制模型生成文本的随机性。在下面的示例中，我使用的是通过 Ollama 在本地计算机上托管的 Google 开源 Gemma 3 模型。您还可以在这里调整文档分块大小和重叠量，以及是否启用实体标准化和关系推理来建立更多联系：

[llm]
model = "gemma3"# 使用的 LLM 模型名称
api_key = "sk-1234"# 你的 API 密钥 (如果需要)
base_url = "http://localhost:11434/v1/chat/completions"# LLM API 端点 URL
max_tokens = 8192# LLM 的最大 token 限制 (上下文窗口)
temperature = 0.2# LLM 生成的随机性 (0 表示确定性)

[chunking]
chunk_size = 200# 每个文本块的词数
overlap = 20      # 块之间的重叠词数

[standardization]
enabled = true               # 是否启用实体标准化
use_llm_for_entities = true# 是否使用 LLM 进行额外的实体解析

[inference]
enabled = true                # 是否启用关系推理
use_llm_for_inference = true# 是否使用 LLM 进行关系推理
apply_transitive = true       # 是否应用传递性推理规则

[visualization]
edge_smooth = false  # 边的线条是否平滑 (true 或 false)

创建知识图谱

现在您已经安装并配置好 ai-knowledge-graph 指向您的 LLM，可以开始创建您的第一个知识图谱了。准备一个您想要为其创建知识图谱的纯文本文档（目前仅支持文本文档）。

接下来，您需要在您的 {Windows/MacOS/Linux} 操作系统上，打开终端并执行 generate-graph.py 脚本。以下是该脚本的帮助信息：

usage: generate-graph.py [-h] [--test] [--config CONFIG] [--output OUTPUT] [--input INPUT] [--debug] [--no-standardize] [--no-inference]

知识图谱生成器和可视化工具

options:
  -h, --help        显示此帮助信息并退出
  --test            使用示例数据生成测试可视化
  --config CONFIG   配置文件路径
  --output OUTPUT   输出 HTML 文件路径
  --input INPUT     输入文本文件路径 (除非使用 --test, 否则为必需)
  --debug           启用调试输出 (原始 LLM 响应和提取的 JSON)
  --no-standardize  禁用实体标准化
  --no-inference    禁用关系推理

以下是使用当前目录中名为 mydocument.txt 的文本文档创建知识图谱的示例（如果您使用 uv，请将 “python” 替换为 “uv run”）：

python generate-graph.py --input mydocument.txt --output mydocument.html

以下是上述命令完整流程在控制台中显示的输出：

python generate-graph.py --input mydocument.txt --output mydocument.html
使用文件中的输入文本: mydocument.txt
==================================================
阶段 1：初始三元组提取
==================================================
处理文本，共 3 个块 (大小: 500 词, 重叠: 50 词)
处理块 1/3 (500 词)
处理块 2/3 (500 词)
处理块 3/3 (66 词)
从所有块中共提取了 73 个三元组
==================================================
阶段 2：实体标准化
==================================================
开始时有 73 个三元组和 106 个唯一实体
标准化所有三元组中的实体名称...
对 15 个实体组应用了基于 LLM 的实体标准化
移除了 8 个自引用三元组
将 106 个实体标准化为 101 个标准形式
标准化后: 65 个三元组和 72 个唯一实体
==================================================
阶段 3：关系推理
==================================================
开始时有 65 个三元组
推理前排名前 5 的关系类型:
- pioneered: 9 次出现 (开创了)
- invented: 7 次出现 (发明了)
- developed: 6 次出现 (发展了)
- develops: 6 次出现 (发展)
- was: 4 次出现 (是)
推理实体间的附加关系...
  在图谱中识别出 18 个断开连接的社群
  在社群之间推断出 27 个新关系
  在社群之间推断出 30 个新关系
  在社群内部推断出 6 个新关系
  基于词汇相似性推断出 8 个关系
  添加了 51 个推断关系
推理后排名前 5 的关系类型:
- invented: 7 次出现 (发明了)
- pioneered: 6 次出现 (开创了)
- developed: 6 次出现 (发展了)
- develops: 6 次出现 (发展)
- related to: 6 次出现 (相关)
添加了 57 个推断关系
  最终知识图谱: 116 个三元组
  原始知识图谱数据已保存至 mydocument.json
  处理 116 个三元组用于可视化
  找到 72 个唯一节点
  找到 55 个推断关系
  使用 Louvain 方法检测到 12 个社群
知识图谱可视化已保存至 mydocument.html

知识图谱统计信息:
  节点数: 72
  边数: 116 (55 条为推断得出)
  社群数: 12

要查看可视化结果，请在浏览器中打开以下文件:
  file:///Users/robertm/mycode/ai-knowledge-graph/mydocument.html

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