llmgraph

输入文本，自动生成可视化知识图谱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 33 🐛 待处理 3 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 509
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

llmgraph 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队dylanhogg
GitHubhttps://github.com/dylanhogg/llmgraph
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型chatgpt,gephi,gexf,graph,graphml,knowledge-graph,large-language-model,llama2,llm
GitHub 星标★ 509
上线时间2023-10-05 00:00:00
代码更新2025-10-11
仓库体积2.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

llmgraph 是一个利用大语言模型（LLM）自动从文本中抽取实体和关系，并生成知识图谱的开源工具。它解决了手动构建知识图谱耗时费力的问题，用户只需输入文本或提示词，即可通过 ChatGPT 或 Llama2 等模型自动提取关键概念及其关联，输出为 GEXF、GraphML 等标准图格式，便于在 Gephi 等可视化工具中进一步分析和展示。核心能力包括：支持多种 LLM 后端、灵活的提示词模板、以及将非结构化文本转化为结构化图数据。项目处于早期阶段，代码以 Jupyter Notebook 形式提供，适合快速实验和教学场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 509

使用教程

难度：入门 约 25 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.9+
  • 模型密钥

安装与启动步骤

  1. 1装包

    一条命令装完。

    pip install llmgraph

  2. 2给一个主题

    它从主题出发让模型生成实体与关系。

  3. 3生成图

    产出可直接打开的关系图。

  4. 4看节点质量

    幻觉会变成凭空出现的实体。

如何确认成功

给定一个主题能生成包含数十个实体与关系的图，抽查其中五条关系在现实中成立

注意事项

  • 它用模型从零构建知识图谱，适合快速摸清一个陌生领域的结构。
  • 模型编造的实体在图里看不出来，必须抽查。
  • 图规模受模型上下文限制，一次别要太大。
  • 产出格式通用，可导入常见图工具继续编辑。

核心亮点

  • 直接调用 ChatGPT/Llama2，无需训练模型即可抽取实体关系
  • 输出标准 GEXF/GraphML 格式，无缝对接 Gephi 可视化
  • Notebook 形式，上手快，适合快速原型验证

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖外部 LLM API，可能产生费用且响应延迟

适用场景

  • 快速从调研文档中提取概念关系
  • 教学演示知识图谱构建流程
  • 为个人笔记或文章生成可视化知识网络

替代项目

txtai、GraphGPT、LangChain

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