LLMグラフトランスフォーマーは文書からグラフを生成するためのツールで、2つの異なるモードを持っています。1つはツール利用を前提とした手法、もう1つはテキストプロンプトからの解析に焦点を当てた方法です。
このシステムは異なる機械学習モデル(LLM)に適応し、グラフを構築する汎用性を持っています。たとえば、`ignore_tools_usage=True`を設定することで、ツールのサポートがあるモデルでも、プロンプトベースの抽出を利用できます。
ツールベースでは、情報を抽出するために、ノードや関係性を定義するクラスが用意されており、Pydanticオブジェクトを活用することでクリアな出力を実現しています。しかし、すべてのプロパティを指定するのには限界があります。
一方でプロンプトベースの抽出では、関係性のみを抽出し、ノードのプロパティは簡素化しています。このため、抽出される知識グラフはシンプルで直感的に理解しやすいものになります。
グラフを可視化するためのツールとして、Neo4j Browserを使用し、よりインタラクティブなデータ理解が可能になります。全体の構造や使い方は、高校生にも理解しやすいように簡潔に説明されています。
出典 : Building Knowledge Graphs with LLM Graph Transformer https://towardsdatascience.com/building-knowledge-graphs-with-llm-graph-transformer-a91045c49b59