可以把非结构化文本转为可视化可交互的知识图谱的一款AI工具：ai-knowledge-graph

它通过LLM从文本中提取实体和关系，并以交互式知识图谱的形式可视化这些关系

知识图谱可以通过缩放、拖动、点击的方式交互，且还支持社区划分、节点大小调整、关系类型的可视化区分等

支持输出包括节点数、边数、社区数、原始关系数、以及推断关系数等详细的统计信息

支持参数配置，比如AI模型、分块大小、重叠度、是否启用实体标准化和关系推断等等，以满足不同场景

AI驱动的知识图谱生成系统

该系统接收非结构化文本文档，并使用您选择的大语言模型（LLM），以主语-谓语-宾语（SPO）三元组的形式提取知识，并将这些关系可视化为交互式知识图谱。使用本项目创建的工业革命知识图谱演示可在此处查看。

核心功能

• 文本分块 (Text Chunking): 自动将大型文档分割成易于处理的块。

• 知识提取 (Knowledge Extraction): 利用人工智能识别实体及其关系。

• 实体名称标准化 (Entity Standardization): 确保跨文档块的实体命名一致性。

• 跨片段关系推理 (Relationship Inference): 发现图谱中断开部分之间的额外关系。

• 交互式可视化 (Interactive Visualization): 创建交互式图谱可视化。

• 兼容任何OpenAI标准API端点 (Works with Any OpenAI Compatible API Endpoint): 支持 Ollama, LM Studio, OpenAI, vLLM, LiteLLM (LiteLLM 可提供对 AWS Bedrock, Azure OpenAI, Anthropic 以及众多其他LLM服务的访问)。