Tutorial: Knowledge-Graph-Pipelines aus Text mit kg-gen und NetworkX
Das Tutorial auf MarkTechPost beschreibt Schritt für Schritt, wie Knowledge Graphs aus unstrukturierten Quellen generiert werden können. Als zentrale Bibliothek kommt kg-gen zum Einsatz, die LLM-Aufrufe über LiteLLM abstrahiert und so modellunabhängig arbeitet. Aus einfachen Texten, Konversationen oder mehreren Quelldokumenten werden automatisch Entitäten, Prädikate und Relationen extrahiert. Für längere Passagen setzt die Pipeline auf Chunking und anschließendes Clustering, um zusammengehörige Konzepte zu bündeln. Die Graph-Analyse erfolgt mit NetworkX, einer etablierten Python-Bibliothek für Netzwerkstrukturen. Abschließend werden die erzeugten Graphen interaktiv visualisiert, sodass Zusammenhänge explorativ erkundet werden können. Der Ansatz eignet sich für RAG-Systeme, Dokumentenanalyse und strukturierte Wissensextraktion aus Freitext.
- kg-gen übernimmt die LLM-gestützte Extraktion von Entitäten, Prädikaten und Relationen aus beliebigem Text.
- LiteLLM dient als modellunabhängige Schnittstelle zur LLM-Konfiguration innerhalb der Pipeline.
- Für längere Dokumente werden Chunking und Clustering eingesetzt, um Entitäten über Textabschnitte hinweg zu konsolidieren.
- NetworkX wird für die Graph-Analyse und Berechnung von Netzwerkmetriken verwendet.
- Die fertigen Graphen lassen sich interaktiv visualisieren und eignen sich u. a. für RAG-Anwendungen.
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- kg-gen übernimmt die LLM-gestützte Extraktion von Entitäten, Prädikaten und Relationen aus beliebigem Text.
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