手把手教你用“知识图谱+大模型”完成知识抽取

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本文将详细介绍如何使用“知识图谱+大模型”技术进行知识抽取，以IAEA2011年维也纳会议为例。首先，从PDF会议记录获取文本数据，可以借助在线工具如pdftotext或相关软件进行转换，或下载我们提供的预处理txt文件。接着，注册并创建TopGraph项目，设计适合的schema，关注于提取国家承诺、条约、行动和代表人等信息。上传数据集后，构建非结构化信息抽取管线，运用LLM-NER抽取实体，如人物和地区，然后通过关系抽取模型LLM-RE发现实体间的关系。

为了满足业务需求，如文件和行动的抽取，需要进行数据标注和自定义模型训练。在标注系统中创建标签并标注关键信息，然后训练LLM-NER和LLM-RE模型。将自定义模型集成到构建工作流中，过滤和融合不同模型的实体和关系。最后，构建出完整的图谱并导出NT文件，使用gCloud或Workbench进行可视化分析，如查询代表国家的地区实体或关联分析各国签署的文件。

通过这个过程，TopGraph展示了在知识抽取领域的强大应用能力，尤其在处理非结构化数据时。作为途普智能，我们专注于图数据库和知识图谱技术，致力于为企业提供全面的知识管理解决方案，已在多个行业得到广泛应用。