automatic-KG-creation-with-LLM

用LLM自动从文本生成知识图谱,省去手工建模。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 47 🐛 待处理 10 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 367
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,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

automatic-KG-creation-with-LLM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队fusion-jena
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型knowledge-graph,large-language-models,ontology-engineering,reproducibility
GitHub 星标★ 367
上线时间2024-03-01 00:00:00
代码更新2025-04-24
仓库体积130.9 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7

项目介绍

这是一个利用大语言模型(LLM)自动构建本体和知识图谱的开源工具。它解决了从非结构化文本或数据中手动构建知识图谱耗时费力的问题,核心能力包括:自动提取实体、关系与概念,生成本体(Ontology),并最终输出结构化的知识图谱。项目基于Python,通过提示工程驱动LLM完成信息抽取与语义建模,支持自定义本体或自动生成,适用于快速原型验证和中小规模知识图谱构建。

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 ★ 367

核心亮点

  • 自动化程度高:只需输入文本,即可自动完成实体关系抽取和本体生成
  • 灵活定制:支持用户自定义本体,也可让LLM自动生成
  • 技术栈简洁:基于Python和LLM API,易于集成和扩展

不足之处

  • 依赖外部LLM API,可能产生调用成本
  • 输出质量受LLM能力影响,复杂文本准确率待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 从企业文档自动构建领域知识图谱
  • 快速生成知识图谱原型用于数据探索
  • 辅助本体工程师进行初始本体设计

替代项目

DeepKE、REBEL、LLM-KG

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