本地部署knowledge_graph完全教程使用Docker和Ollama打造免费知识图谱生成环境【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graphknowledge_graph是一个强大的开源工具能够将任何文本转换为知识图谱可用于图增强生成或基于知识图谱的问答系统。本教程将带您通过Docker和Ollama在本地搭建一个完全免费的知识图谱生成环境无需依赖昂贵的云服务或API调用。知识图谱是什么知识图谱Knowledge Graph也称为语义网络它通过实体对象、事件、情况或概念及其之间的关系来表示现实世界的网络。这些信息通常存储在图数据库中并可视化为图形结构因此被称为知识图谱。使用knowledge_graph生成的知识图谱示例展示了概念之间的复杂关系网络为什么选择本地部署完全免费使用开源的Mistral 7B模型和Ollama本地部署无需支付API费用数据隐私所有数据处理都在本地进行无需担心敏感信息泄露灵活定制可以根据需求调整模型和参数打造专属知识图谱生成流程离线可用部署完成后可在无网络环境下使用前期准备硬件要求至少8GB内存推荐16GB以上以获得流畅体验20GB以上可用磁盘空间用于存储Docker镜像和模型软件要求Docker用于容器化部署Git用于克隆项目仓库详细部署步骤步骤1克隆项目仓库首先打开终端执行以下命令克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph cd knowledge_graph步骤2安装OllamaOllama是一个简化本地大模型部署的工具我们需要用它来运行Mistral 7B模型访问Ollama官方网站下载并安装Ollama客户端安装完成后在终端中运行以下命令下载并启动模型ollama run zephyr首次运行会下载约4GB的模型文件请耐心等待。下载完成后Ollama会自动启动模型服务。步骤3使用Docker构建项目项目提供了Docker配置文件可以一键构建完整环境docker build -t knowledge-graph .构建过程可能需要几分钟时间Docker会自动安装所有依赖包括Python 3.11、Poetry包管理器以及项目所需的各种库。步骤4启动知识图谱生成环境构建完成后运行以下命令启动服务docker run -p 8888:8888 knowledge-graph启动成功后终端会显示Jupyter Lab的访问链接通常是类似http://127.0.0.1:8888/lab?tokenxxx的地址复制该链接在浏览器中打开。知识图谱生成流程knowledge_graph采用四步流程将文本转换为知识图谱整个过程完全在本地完成知识图谱生成的四步流程文本分块→概念提取→关系建立→图谱构建文本分块将输入文本分割成小块并分配唯一ID概念提取使用Mistral 7B模型从每个文本块中提取概念及其语义关系关系建立基于上下文 proximity 为同一文本块中的概念建立关联图谱构建合并相似概念对计算权重并构建最终知识图谱使用Jupyter Notebook生成知识图谱在Jupyter Lab界面中打开extract_graph.ipynb笔记本按照以下步骤操作将您的文本文件如PDF放入data_input目录修改笔记本中的文件路径配置指向您的输入文件逐步运行笔记本中的代码单元格生成的知识图谱将保存在data_output目录下包括chunks.csv文本分块数据concepts.csv提取的概念列表graph.csv知识图谱的节点和关系数据技术栈解析Mistral 7B高效的开源大模型用于概念和关系提取Ollama简化本地大模型部署和管理的工具NetworkX用于构建和处理图数据结构的Python库Pyvis生成交互式知识图谱可视化的Python库Pandas处理和转换知识图谱数据常见问题解决问题1Docker构建失败如果遇到依赖安装问题可以尝试更新Docker和系统包管理器或直接使用环境文件创建虚拟环境conda env create -f environment.yml conda activate knowledge-graph问题2Ollama运行内存不足如果启动Ollama时遇到内存不足错误可以尝试关闭其他占用内存的应用或使用更小的模型ollama run mistral:7b-instruct-v0.1-q4_0问题3生成图谱速度慢知识图谱生成速度取决于输入文本大小和计算机性能。对于大型文档可以减少文本块数量降低模型推理参数分批次处理文档总结通过本教程您已经成功在本地部署了一个功能完整的知识图谱生成环境。这个环境可以将任何文本转换为结构化的知识图谱适用于学术研究、内容分析、智能问答等多种场景。knowledge_graph项目持续接受社区贡献如果您有改进想法或功能需求可以通过项目仓库参与贡献。现在就开始探索将您的文本数据转换为直观的知识图谱吧【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
本地部署knowledge_graph完全教程：使用Docker和Ollama打造免费知识图谱生成环境
本地部署knowledge_graph完全教程使用Docker和Ollama打造免费知识图谱生成环境【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graphknowledge_graph是一个强大的开源工具能够将任何文本转换为知识图谱可用于图增强生成或基于知识图谱的问答系统。本教程将带您通过Docker和Ollama在本地搭建一个完全免费的知识图谱生成环境无需依赖昂贵的云服务或API调用。知识图谱是什么知识图谱Knowledge Graph也称为语义网络它通过实体对象、事件、情况或概念及其之间的关系来表示现实世界的网络。这些信息通常存储在图数据库中并可视化为图形结构因此被称为知识图谱。使用knowledge_graph生成的知识图谱示例展示了概念之间的复杂关系网络为什么选择本地部署完全免费使用开源的Mistral 7B模型和Ollama本地部署无需支付API费用数据隐私所有数据处理都在本地进行无需担心敏感信息泄露灵活定制可以根据需求调整模型和参数打造专属知识图谱生成流程离线可用部署完成后可在无网络环境下使用前期准备硬件要求至少8GB内存推荐16GB以上以获得流畅体验20GB以上可用磁盘空间用于存储Docker镜像和模型软件要求Docker用于容器化部署Git用于克隆项目仓库详细部署步骤步骤1克隆项目仓库首先打开终端执行以下命令克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph cd knowledge_graph步骤2安装OllamaOllama是一个简化本地大模型部署的工具我们需要用它来运行Mistral 7B模型访问Ollama官方网站下载并安装Ollama客户端安装完成后在终端中运行以下命令下载并启动模型ollama run zephyr首次运行会下载约4GB的模型文件请耐心等待。下载完成后Ollama会自动启动模型服务。步骤3使用Docker构建项目项目提供了Docker配置文件可以一键构建完整环境docker build -t knowledge-graph .构建过程可能需要几分钟时间Docker会自动安装所有依赖包括Python 3.11、Poetry包管理器以及项目所需的各种库。步骤4启动知识图谱生成环境构建完成后运行以下命令启动服务docker run -p 8888:8888 knowledge-graph启动成功后终端会显示Jupyter Lab的访问链接通常是类似http://127.0.0.1:8888/lab?tokenxxx的地址复制该链接在浏览器中打开。知识图谱生成流程knowledge_graph采用四步流程将文本转换为知识图谱整个过程完全在本地完成知识图谱生成的四步流程文本分块→概念提取→关系建立→图谱构建文本分块将输入文本分割成小块并分配唯一ID概念提取使用Mistral 7B模型从每个文本块中提取概念及其语义关系关系建立基于上下文 proximity 为同一文本块中的概念建立关联图谱构建合并相似概念对计算权重并构建最终知识图谱使用Jupyter Notebook生成知识图谱在Jupyter Lab界面中打开extract_graph.ipynb笔记本按照以下步骤操作将您的文本文件如PDF放入data_input目录修改笔记本中的文件路径配置指向您的输入文件逐步运行笔记本中的代码单元格生成的知识图谱将保存在data_output目录下包括chunks.csv文本分块数据concepts.csv提取的概念列表graph.csv知识图谱的节点和关系数据技术栈解析Mistral 7B高效的开源大模型用于概念和关系提取Ollama简化本地大模型部署和管理的工具NetworkX用于构建和处理图数据结构的Python库Pyvis生成交互式知识图谱可视化的Python库Pandas处理和转换知识图谱数据常见问题解决问题1Docker构建失败如果遇到依赖安装问题可以尝试更新Docker和系统包管理器或直接使用环境文件创建虚拟环境conda env create -f environment.yml conda activate knowledge-graph问题2Ollama运行内存不足如果启动Ollama时遇到内存不足错误可以尝试关闭其他占用内存的应用或使用更小的模型ollama run mistral:7b-instruct-v0.1-q4_0问题3生成图谱速度慢知识图谱生成速度取决于输入文本大小和计算机性能。对于大型文档可以减少文本块数量降低模型推理参数分批次处理文档总结通过本教程您已经成功在本地部署了一个功能完整的知识图谱生成环境。这个环境可以将任何文本转换为结构化的知识图谱适用于学术研究、内容分析、智能问答等多种场景。knowledge_graph项目持续接受社区贡献如果您有改进想法或功能需求可以通过项目仓库参与贡献。现在就开始探索将您的文本数据转换为直观的知识图谱吧【免费下载链接】knowledge_graphConvert any text to a graph of knowledge. This can be used for Graph Augmented Generation or Knowledge Graph based QnA项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
