把散文档变成关系网络WeKnora 知识图谱与可视化指南【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora上传一批文档之后真正难的不是存起来而是弄清信息之间的关联。WeKnora 自带知识图谱与可视化能力文档入库时从正文中抽取实体和关系结果存入图数据库界面里可以渲染成可点击的网络图问答时还能顺着图谱补充检索证据。它能解决什么问题文档连不起来的那一类举个具体场景产品资料库里躺着接口说明、部署手册、版本发布记录三类文档有人问这个配置项和旧版本是什么关系。关键词搜索只能返回一堆相关片段还得逐个打开人工拼出关联而关系本身就是答案。这类问题里纯向量索引只擅长回答哪段文字相似回答不了谁和谁有关。WeKnora 的知识图谱针对的正是这个缺口文档入库时用大模型抽取实体人物、产品、概念等与关系并存入 Neo4j检索阶段再补一批图证据。它相当于给开源知识库补上了一张文档关系图关系型问题不必再只依赖相似度排序。能力拆解上传文档后如何查看关系网络实体与关系自动入库检索时补证据能力图谱是除向量、关键词、Wiki 之外的第四路索引入库时并行写入。界面上能看到什么知识库设置里打开启用实体抽取启用关系抽取两个开关即可初始化向导还提供试抽取入口可以先预览抽取效果再决定是否全量开启。对使用者的意义不用人工整理分类文档解析完成后节点和关系自动写入检索时向量与 BM25 并行召回、融合排序图谱开启后额外补充实体关系证据覆盖A 和 B 什么关系这类提问。图谱页签节点、连线与跳转能力知识库的 Wiki 侧专门有图谱页签。界面上能看到什么每个条目页是一个节点页面间的链接构成连线节点按页面类型着色点击节点可以直接跳到对应条目也支持以单个条目为中心查看它周边的关联。对使用者的意义不用靠上次在哪篇文档看到的记忆可以沿连线把相关条目串着读一遍新人接手一批陌生资料时用它能很快画出心里的地图。上图即 Wiki 的图谱页签节点按页面类型着色连线是条目之间的链接点击即可跳转到对应页面。问答中的 RAG 检索路径可视化能力答案自带出处与过程。界面上能看到什么回答里带行内引用标记点开就能看到来源段落引用抽屉区分网页与知识库来源RAG 流程的分阶段进度也直接展示在对话里图谱查询结果同样以结构化卡片呈现。对使用者的意义答案怎么来的不再是黑箱核对时能顺藤摸瓜回到原文也能发现哪一路证据被引用了。在 Neo4j 里核对原始图谱能力图谱数据以标准节点和关系落在 Neo4j。界面上能看到什么登录 Neo4j 控制台默认 7474 端口用一条 Cypher 语句即可列出全部节点边的方向和强度都可直接查看。对使用者的意义界面里的图谱若和预期不符可以下探到存储层检查缺了哪些关系、要不要调抽取配置。上图是 Neo4j 控制台里看到的实体关系图谱片段可以看到实际写入的节点与边的方向。跟读一次完整使用流程从导入到核对来源以把一批技术文档变成可浏览的关系网络走一遍。先在.env设置NEO4J_ENABLEtrue并填写连接信息再用docker-compose --profile neo4j up -d启动图数据库完整步骤在 开启知识图谱功能 里都有对应小节。上图是知识库的文档列表页目录树和每篇文档的处理状态都在这里。回到界面在知识库编辑器的索引策略里打开 Wiki 与图谱抽取开关上传第一批文档。解析完成后图谱抽取任务异步执行面包屑上有索引中提示稍后进图谱页签就能看到生成的网络点开一个核心条目沿连线把周边条目读一遍这批资料的地图就出来了。接下来提问。输入这个组件和它的前一版本有什么关系回答里带引用标记点开就是具体段落引用抽屉列出本次答案涉及的文档图谱证据会并入检索结果一起参与回答。问题—证据—来源三步都能逐条核对哪里没答上来也能定位到是哪路索引没命中。上图是问答对话界面回答正文带行内引用标记点它可以打开来源段落这就是来源核对的入口。上手入口适合谁、从哪份文档开始适合谁文档量大、交叉引用多的团队比如产品资料库、客服知识、内部技术 Wiki尤其关系型提问频繁的个人用户可以只在一个知识库先试点。从哪开始先开实体与关系抽取两个开关上传一小批文档在图谱页签里看抽取密度是否合适再逐步放量。继续往下看功能全貌见 知识图谱功能文档前端图谱浏览器的实现可以看 WikiBrowser.vue想改交互时从这里入手最快。知识图谱让关系型问题有了明确的存储和查看入口引用机制让答案可逐条追溯。如果文档库已经建好打开两个抽取开关就是最快的一次尝试。【免费下载链接】WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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