如何使用Chat-GPT和Python根据自己的文章在Neo4j中构建知识图谱

使用Chat-GPT和Python构建知识图谱

一张包含超过120篇关于数学和数据科学的文章的结构化知识图

在本文中，我将展示如何使用图技术和一些编程来构建和探索自己文章的内容。

利用自然语言处理技术对非结构化数据进行结构化的想法并不新鲜，然而，大型语言模型（LLMs）的最新进展为这一领域带来了无数的机会。通过蓬勃发展的Chat-GPT技术，即使是业余爱好者也能够轻松接触LLMs和生成模型。

实际上，生成式人工智能已经成为许多公司的议题！

本文将使用Python编程语言，并使用OpenAI的开发者API来处理VoAGI（元数据？）的数据并构建知识图。听起来可能有点复杂，但实际上非常容易上手。

• 数据合约在数据管道中的作用
• 深入了解LoRA适配器
• 如何使用日志模块调试Python脚本

开始

首先要做的是制定攻略。

1. 使API正常工作并通过Python进行访问。
2. 使用样本文本进行提示工程，确保GPT-4模型能够理解您的意图。
3. 从VoAGI下载文章（当然您也可以使用其他文本片段），并对数据进行预处理。
4. 提取和收集Chat-GPT的输出。
5. 对Chat-GPT的输出进行后处理
6. 使用Cypher查询语言编写代码，将数据进一步结构化成图形。
7. 与您的新朋友一起探索和研究您的文章。

言归正传，让我们通过快速设置基本技术来开始吧。

设置

我们需要在本地计算机上安装Python编程语言和图形数据库Neo4j。

首先，确保您在OpenAI上拥有一个plus账户，以便您可以使用GPT-4。…