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5分钟快速上手llm-graph-builder：Docker一键部署与配置完整指南

【免费下载链接】llm-graph-builderNeo4j graph construction from unstructured data using LLMs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder

想要从非结构化数据快速构建知识图谱吗？llm-graph-builder 是一个强大的开源工具，它能让你轻松地将各种文档、网页和多媒体内容转化为 Neo4j 图数据库中的结构化知识。无论你是数据科学家、开发者还是知识管理爱好者，这个工具都能帮助你快速搭建自己的知识图谱系统。

项目概述与价值

llm-graph-builder 利用大语言模型（LLM）的力量，将非结构化数据智能地转化为 Neo4j 图数据库中的结构化知识。它支持多种数据源，包括本地文件、网页内容、YouTube 视频、S3 存储和维基百科，为你的知识管理提供一站式解决方案。

这个项目的核心价值在于：

• 🚀快速部署：Docker Compose 一键启动，5分钟即可运行
• 🔗多源支持：从多种数据源自动提取实体和关系
• 🧠智能处理：利用 LLM 进行语义理解和实体识别
• 📊可视化交互：直观的界面查看和探索知识图谱
• 💬智能问答：基于图谱的聊天机器人功能

快速启动指南

环境准备与项目获取

首先确保你的系统已安装 Docker 和 Docker Compose，然后获取项目代码：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder.git cd llm-graph-builder

Docker 一键启动

项目使用 Docker Compose 编排了两个核心服务：

• backend：Python 后端服务，处理数据提取和图构建
• frontend：React 前端应用，提供用户界面和可视化

启动所有服务只需一行命令：

docker-compose up -d

这个命令会自动构建镜像并启动容器，映射端口：

• 后端 API：http://localhost:8000
• 前端界面：http://localhost:8080

启动后访问 http://localhost:8080 即可看到前端界面。

核心配置解析

后端环境配置

后端配置位于backend/.env文件，关键配置项包括：

LLM 模型配置支持多种服务商，格式为：

LLM_MODEL_CONFIG_<provider>="<model_name>,<api_key>"

例如配置 GPT-4o：

LLM_MODEL_CONFIG_openai_gpt_5_4_mini="gpt-5.4-mini,sk-your-openai-key"

前端环境配置

前端配置位于frontend/.env文件，主要参数：

# 后端 API 地址 VITE_BACKEND_API_URL="http://localhost:8000" # 支持的数据源类型 VITE_REACT_APP_SOURCES="local,youtube,wiki,s3,web" # 生产环境可用 LLM 模型 VITE_LLM_MODELS_PROD="openai_gpt_5.4_mini,diffbot,gemini_3.5_flash" # 文件处理配置 VITE_CHUNK_SIZE=5242880 # 5MB 分块大小 VITE_LARGE_FILE_SIZE=5242880 # 大文件阈值

数据库连接设置

连接 Neo4j 数据库是使用 llm-graph-builder 的第一步。在前端界面中，点击"Connect to Neo4j"按钮，填写连接信息：

✅必填信息：

• URI：数据库地址，如neo4j://localhost:7687
• 用户名/密码：Neo4j 认证信息
• 数据库名称：默认为neo4j

如果你使用 Neo4j AuraDB 云服务，选择 AuraDB 连接模式并输入相应凭证即可。

功能模块深度解析

数据导入与处理

llm-graph-builder 支持多种数据源导入，让你可以轻松构建知识图谱：

1. 本地文件上传：支持 PDF、文档、图片等格式
2. 网页内容抓取：输入 URL 自动提取网页内容
3. 云存储集成：连接 S3 或 GCS 存储桶
4. 多媒体处理：YouTube 视频转录分析

知识图谱可视化

构建完成后，你可以通过交互式界面探索知识图谱：

• 🎯节点查看：查看不同类型的实体节点
• 🔗关系分析：分析实体间的连接关系
• 🎨布局调整：多种布局算法优化视图
• 🔍搜索过滤：快速定位特定节点

智能问答系统

基于知识图谱的聊天机器人功能让你可以：

• 💬自然语言查询：用自然语言提问获取答案
• 📚文档关联：答案直接关联到源文档
• 🔄多模式交互：支持向量、图谱、混合等多种模式

图谱增强功能

llm-graph-builder 提供多种图谱优化工具：

1. 实体提取设置：自定义节点标签和关系类型
2. 节点去重：自动识别和合并重复实体
3. 孤立节点处理：清理无连接的节点
4. 后处理作业：批量优化图谱质量

问题排查与优化

常见启动问题

🔧端口冲突：如果 8000 或 8080 端口被占用，可以修改docker-compose.yml中的端口映射：

ports: - "8001:8000" # 后端端口 - "8081:8080" # 前端端口

🔑环境变量错误：确保.env文件配置正确，特别是数据库连接信息：

# 复制示例配置文件 cp backend/example.env backend/.env cp frontend/example.env frontend/.env

🔄依赖问题：如果服务启动失败，尝试重新构建镜像：

docker-compose up -d --build

数据处理优化

📁大文件处理：系统默认支持 5MB 以下文件，如需处理更大文件，调整VITE_LARGE_FILE_SIZE配置。

⚡性能调优：根据你的硬件配置调整以下参数：

• VITE_CHUNK_SIZE：文件分块大小
• VITE_BATCH_SIZE：批量处理大小
• UPDATE_GRAPH_CHUNKS_PROCESSED：图表更新频率

进阶学习路径

探索核心模块

深入了解项目架构，学习如何扩展功能：

• 后端源码：backend/src/ - 数据处理和图构建逻辑
• 前端组件：frontend/src/components/ - 用户界面实现
• 数据源处理：backend/src/document_sources/ - 多源数据提取
• 实体识别：backend/src/entities/ - 实体提取算法

自定义开发

想要添加新的数据源或修改处理逻辑？可以从这些地方开始：

1. 添加新数据源：在backend/src/document_sources/目录创建新的处理器
2. 自定义实体提取：修改backend/src/entities/中的实体识别逻辑
3. 扩展前端功能：在frontend/src/components/中添加新的 React 组件

项目文档资源

• 项目文档：docs/project_docs.adoc - 完整项目说明
• 后端文档：docs/backend/backend_docs.adoc - API 接口说明
• 前端文档：docs/frontend/frontend_docs.adoc - 界面使用指南

下一步学习建议

1. 🧪尝试不同数据源：从简单的本地 PDF 开始，逐步尝试网页和视频内容
2. 🤖测试多种 LLM 模型：比较不同模型在实体提取上的效果差异
3. 📈优化图谱质量：使用图谱增强功能提升数据准确性
4. 🔧自定义配置：根据你的需求调整处理参数和模型设置

llm-graph-builder 为你提供了一个强大的知识图谱构建平台，无论是学术研究、企业知识管理还是个人学习，都能帮助你快速将非结构化数据转化为有价值的结构化知识。现在就开始你的知识图谱构建之旅吧！

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