iText2KG是一个开源项目，能够利用大型语言模型（zero-shot）跨领域从文本中提取实体和关系，自动构建和更新知识图谱，并通过Neo4j进行可视化。
iText2KG由四个主要模块组成：文档提取器、增量实体提取器、增量关系提取器、图形集成器和可视化。它们协同工作，从非结构化文本构建和可视化知识图谱。
iText2KG整体架构概述
四个模块中，增量实体提取器与增量关系提取器最为关键，采用大模型来实现，LLM提取代表一个唯一概念的实体，以避免语义混合的实体。
显示了使用 Langchain JSON 解析器的实体和关系提取prompt。分类如下：蓝色 - 由 Langchain 自动格式化的prompt；常规 - iText2KG设计的prompt；斜体 - 专门为实体和关系提取设计的prompt。（a）关系提取prompt和（b）实体提取prompt。
为了说明知识图谱构建的结果，在三种不同场景下，将基线方法与iText2KG进行了比较：
在三个场景中，基线方法与iText2KG在知识图谱构建方面的比较
Incremental Knowledge Graphs Construction Using Large Language Models本文转载自 PaperAgent
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