बेतरतीब डेटा को उपयोगी जानकारी में बदलना越来越重要 हो गया है। हाल ही में, Neo4j ने एक नया उपकरण लॉन्च किया है - Neo4j LLM ज्ञान ग्राफ़ निर्माणकर्ता, जो अनियोजित डेटा को संरचित ज्ञान ग्राफ़ में आसानी से परिवर्तित कर सकता है, जिससे डेटा प्रोसेसिंग अधिक कुशल हो जाती है।
उत्पाद का प्रवेश: https://top.aibase.com/tool/llm-graph-builder
Neo4j LLM ज्ञान ग्राफ़ निर्माणकर्ता एक श्रृंखला के शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है, जिसमें OpenAI, Gemini, Llama3 आदि शामिल हैं। इन मॉडलों के माध्यम से, उपयोगकर्ता विभिन्न प्रारूपों के सामग्री को संसाधित कर सकते हैं, जैसे PDF, शोध पत्र, वेब सामग्री, और यहां तक कि YouTube वीडियो के प्रतिलेखित पाठ। उपकरण का कार्य सिद्धांत इन जानकारियों को एक जटिल इकाई नेटवर्क में परिवर्तित करना है, और इन डेटा को Neo4j डेटाबेस में स्टोर करना है। इस प्रकार, उपयोगकर्ता एक ज्ञान ग्राफ़ प्राप्त कर सकते हैं जिसमें नोड और उनके संबंध होते हैं, साथ ही एक पाठ अंतर्निहित शब्दावली ग्राफ भी होता है।
इस उपकरण की एक महत्वपूर्ण विशेषता इसकी लचीलापन है। उपयोगकर्ता निकालने के पैटर्न को कस्टमाइज़ कर सकते हैं, अपने आवश्यक नोड और संबंध चुन सकते हैं, ताकि सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पन्न ज्ञान ग्राफ़ विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार हो। इसके अतिरिक्त, उपकरण डेटा निकालने के बाद डेटा सफाई की सुविधा भी प्रदान करता है, जिससे डेटा की सटीकता और उपयोगिता में सुधार होता है।
हालांकि, यह उपकरण तालिका डेटा जैसे Excel या CSV फ़ाइलों को संसाधित करने में या प्रस्तुति और चार्ट वाले चित्रों के साथ अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है। इसलिए, बेहतर डेटा निकासी परिणाम प्राप्त करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को डेटा की विशिष्ट विशेषताओं के अनुकूल ग्राफ़ संरचना को ध्यान से समायोजित करना होगा।
ज्ञान ग्राफ़ निर्माण पूरा होने के बाद, उपयोगकर्ता डेटा को क्वेरी करने के लिए कई खोज बढ़ाने वाली (RAG) तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं, जैसे GraphRAG, Vector और Text2Cypher, ये विधियाँ जटिल डेटा विश्लेषण और क्वेरी को अधिक कुशल और बुद्धिमान बनाती हैं।
Neo4j LLM ज्ञान ग्राफ़ निर्माणकर्ता न केवल उपयोग में आसान है, बल्कि इसे Google Cloud Run पर चलाया जा सकता है, और इसे Docker Compose के माध्यम से स्थानीय रूप से भी तैनात किया जा सकता है। यह llm-graph-transformer मॉड्यूल पर निर्भर करता है, जो LangChain ढांचे के साथ एकीकृत किया गया है, ताकि GraphRAG खोज क्षमताओं को बढ़ाया जा सके, और अन्य LangChain मॉड्यूल के साथ निर्बाध रूप से जुड़ा जा सके।
Neo4j LLM ज्ञान ग्राफ़ निर्माणकर्ता डेटा प्रोसेसिंग क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति कर चुका है। यह उपकरण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से अनियोजित डेटा को कार्यशील ज्ञान ग्राफ़ में परिवर्तित करता है, जो डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए नए संभावनाएँ प्रदान करता है। डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के लिए, यह उपकरण अपनी लचीली एकीकरणता, समायोज्य निकासी विधियों और मजबूत सामुदायिक समर्थन के कारण एक अनिवार्य उपकरण बन गया है।
### मुख्य बिंदु:
- 📊 **शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल**: Neo4j LLM ज्ञान ग्राफ़ निर्माणकर्ता OpenAI, Gemini आदि मॉडल पर आधारित है, जो विभिन्न डेटा प्रारूपों को संसाधित कर सकता है और व्यापक ज्ञान ग्राफ़ उत्पन्न कर सकता है।
- ⚙️ **लचीला डेटा निकासी**: उपयोगकर्ता नोड और संबंध निकालने के पैटर्न को कस्टमाइज़ कर सकते हैं, और डेटा सफाई कर सकते हैं, जिससे डेटा की सटीकता और उपयोगिता में सुधार होता है।
- 🚀 **कुशल डेटा क्वेरी**: GraphRAG, Vector और Text2Cypher जैसी कई तकनीकों की पेशकश करता है, जो उपयोगकर्ताओं को बुद्धिमान डेटा विश्लेषण और क्वेरी करने में मदद करती हैं।
