llm-graph-builder은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

llm-graph-builder은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

llm-graph-builder은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. llm-graph-builder의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.

llm-graph-builder은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

PDF나 보고서 모음을 엔티티와 관계를 조회할 수 있는 그래프로 변환하기. Neo4j에 저장된 자체 문서를 대상으로 GraphRAG 챗봇 구축하기. YouTube 자막이나 웹 문서에서 구조화된 지식 추출하기. 데이터를 자체 컴퓨터에 보관해야 할 때 로컬 Ollama 모델로 추출 작업 실행하기.

llm-graph-builder는 어떻게 설치하나요?

필수 조건: Python 3.12 및 APOC가 설치된 Neo4j 5.23 이상 데이터베이스 backend/example.env를 바탕으로 backend/.env를 만들고 NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD, NEO4J_DATABASE를 설정합니다 가상 환경을 만들고 backend 요구 사항을 설치합니다: cd backend && python3.12 -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt 백엔드 서버를 시작합니다: uvicorn score:app --reload

llm-graph-builder은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder

neo4j-labs/llm-graph-builder

LLM과 LangChain으로 PDF, 문서, 동영상, 웹 페이지를 Neo4j에 저장되는 지식 그래프로 변환하는 웹 앱입니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 5,281
포크: 885
열린 이슈: 61
마지막 커밋: 15시간 전

어떤 프로젝트인가요?

Knowledge Graph Builder는 PDF, DOC, TXT 파일, YouTube 동영상, 웹 페이지와 같은 비정형 콘텐츠를 Neo4j의 구조화된 지식 그래프로 변환합니다. LangChain 프레임워크를 통해 대규모 언어 모델을 사용해 노드, 관계, 속성을 추출하며, 추출에 사용할 사용자 지정 스키마를 정의할 수 있습니다.

파일은 로컬 컴퓨터, S3, Google Cloud Storage 또는 웹 소스에서 가져올 수 있습니다. OpenAI, Gemini, Diffbot, Anthropic 같은 LLM 제공업체나 로컬 Ollama 모델을 선택할 수 있습니다. 앱에는 Neo4j의 데이터를 조회하고 답변과 함께 출처 메타데이터를 제공하는 Q&A 채팅 기능이 포함되어 있으며, Neo4j Bloom에서 그래프를 미리 볼 수 있습니다.

이 프로젝트는 FastAPI 백엔드와 React 프런트엔드로 구성되어 있으며, docker-compose를 사용해 배포하거나 각각 따로 배포할 수 있습니다. APOC가 포함된 Neo4j 5.23 이상이 필요하며 Neo4j Aura도 지원합니다. 토큰 사용량 추적과 임베딩 모델 선택은 선택적으로 설정할 수 있습니다.

핵심 기능

01비정형 파일에서 노드, 관계, 속성을 추출해 지식 그래프를 구축합니다.
02로컬 파일, S3, Google Cloud Storage, YouTube, 웹 페이지에서 데이터를 가져옵니다.
03OpenAI, Gemini, Diffbot, Anthropic, Ollama 등 여러 LLM 제공업체를 지원합니다.
04엔티티와 관계의 레이블에 사용자 지정 스키마를 사용할 수 있습니다.
05그래프를 대상으로 질문에 답하고 출처 메타데이터를 제공하는 채팅 인터페이스를 제공합니다.
06Neo4j Bloom에서 그래프를 시각화할 수 있습니다.

활용 사례

PDF나 보고서 모음을 엔티티와 관계를 조회할 수 있는 그래프로 변환하기.
Neo4j에 저장된 자체 문서를 대상으로 GraphRAG 챗봇 구축하기.
YouTube 자막이나 웹 문서에서 구조화된 지식 추출하기.
데이터를 자체 컴퓨터에 보관해야 할 때 로컬 Ollama 모델로 추출 작업 실행하기.

빠른 시작

1
필수 조건: Python 3.12 및 APOC가 설치된 Neo4j 5.23 이상 데이터베이스
2
backend/example.env를 바탕으로 backend/.env를 만들고 NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD, NEO4J_DATABASE를 설정합니다
3
가상 환경을 만들고 backend 요구 사항을 설치합니다
cd backend && python3.12 -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
4
백엔드 서버를 시작합니다
uvicorn score:app --reload

사용 전 알아둘 점

APOC가 설치된 Neo4j 5.23 이상 데이터베이스가 필요합니다. Neo4j Desktop에서는 백엔드와 프런트엔드를 별도로 배포해야 합니다.
그래프를 만들려면 LLM API 키(OpenAI 또는 Diffbot 등)가 필요합니다.

토픽

#knowledge-graph #neo4j #graphrag #llm #rag #langchain #unstructured-data #data-import #genai #graph

자주 묻는 질문

llm-graph-builder은(는) 무엇인가요?: LLM과 LangChain으로 PDF, 문서, 동영상, 웹 페이지를 Neo4j에 저장되는 지식 그래프로 변환하는 웹 앱입니다. Knowledge Graph Builder는 PDF, DOC, TXT 파일, YouTube 동영상, 웹 페이지와 같은 비정형 콘텐츠를 Neo4j의 구조화된 지식 그래프로 변환합니다. LangChain 프레임워크를 통해 대규모 언어 모델을 사용해 노드, 관계, 속성을 추출하며, 추출에 사용할 사용자 지정 스키마를 정의할 수 있습니다.
llm-graph-builder은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: llm-graph-builder은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
llm-graph-builder은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. llm-graph-builder의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.
llm-graph-builder은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: PDF나 보고서 모음을 엔티티와 관계를 조회할 수 있는 그래프로 변환하기. Neo4j에 저장된 자체 문서를 대상으로 GraphRAG 챗봇 구축하기. YouTube 자막이나 웹 문서에서 구조화된 지식 추출하기. 데이터를 자체 컴퓨터에 보관해야 할 때 로컬 Ollama 모델로 추출 작업 실행하기.
llm-graph-builder는 어떻게 설치하나요?: 필수 조건: Python 3.12 및 APOC가 설치된 Neo4j 5.23 이상 데이터베이스 backend/example.env를 바탕으로 backend/.env를 만들고 NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD, NEO4J_DATABASE를 설정합니다 가상 환경을 만들고 backend 요구 사항을 설치합니다: cd backend && python3.12 -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt 백엔드 서버를 시작합니다: uvicorn score:app --reload
llm-graph-builder은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.