neo4j-labs/llm-graph-builder

これは何？

主な機能

• 01非構造化ファイルから、ノード、リレーションシップ、プロパティを含むナレッジグラフを構築します。
• 02ローカルファイル、S3、Google Cloud Storage、YouTube、Webページからデータをインポートできます。
• 03OpenAI、Gemini、Diffbot、Anthropic、Ollamaなど、複数のLLMプロバイダーに対応しています。
• 04エンティティとリレーションシップのラベルにカスタムスキーマを設定できます。
• 05グラフ内のデータに関する質問に、ソースのメタデータを添えて回答するチャットインターフェースを提供します。
• 06Neo4j Bloomでグラフを可視化できます。

ユースケース

• PDFやレポートの集合を、エンティティとリレーションシップを検索できるグラフに変換する。
• Neo4jに保存した独自の文書を対象に、GraphRAGチャットボットを構築する。
• YouTubeの文字起こしやWeb記事から構造化された知識を抽出する。
• データを手元のマシンから外部に出せない場合に、ローカルのOllamaモデルで抽出を実行する。

クイックスタート

1. 1

   前提条件: Python 3.12 と APOC を備えた Neo4j 5.23 以降のデータベース

2. 2

   backend/example.env をもとに backend/.env を作成し、NEO4J_URI、NEO4J_USERNAME、NEO4J_PASSWORD、NEO4J_DATABASE を設定します

3. 3

   仮想環境を作成し、backend の依存関係をインストールします

   cd backend && python3.12 -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
4. 4

   バックエンドサーバーを起動します

   uvicorn score:app --reload

使う前に知っておきたいこと

• !APOC をインストールした Neo4j 5.23 以降のデータベースが必要です。Neo4j Desktop では、バックエンドとフロントエンドを個別にデプロイする必要があります。
• !グラフの構築には LLM API キー（OpenAI や Diffbot など）が必要です。

トピック

よくある質問

llm-graph-builder とは？

LLMとLangChainを使い、PDFや文書、動画、WebページをNeo4jに保存するナレッジグラフへ変換するWebアプリ。 Knowledge Graph Builderは、PDF、DOC、TXTファイル、YouTube動画、Webページなどの非構造化コンテンツを、Neo4j上の構造化されたナレッジグラフに変換します。LangChainフレームワークを通じて大規模言語モデルを利用し、ノード、リレーションシップ、それらのプロパティを抽出します。また、抽出用のカスタムスキーマを定義できます。

llm-graph-builder は無料で使えますか？ライセンスは？

llm-graph-builder は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

llm-graph-builder は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。llm-graph-builder の最終コミットは 2026年10月21日 です。

llm-graph-builder は何に使えますか？

PDFやレポートの集合を、エンティティとリレーションシップを検索できるグラフに変換する。 Neo4jに保存した独自の文書を対象に、GraphRAGチャットボットを構築する。 YouTubeの文字起こしやWeb記事から構造化された知識を抽出する。 データを手元のマシンから外部に出せない場合に、ローカルのOllamaモデルで抽出を実行する。

llm-graph-builder のインストール方法は？

前提条件: Python 3.12 と APOC を備えた Neo4j 5.23 以降のデータベース backend/example.env をもとに backend/.env を作成し、NEO4J_URI、NEO4J_USERNAME、NEO4J_PASSWORD、NEO4J_DATABASE を設定します 仮想環境を作成し、backend の依存関係をインストールします: cd backend && python3.12 -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt バックエンドサーバーを起動します: uvicorn score:app --reload

llm-graph-builder はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder