AutoGPT é uma plataforma open source para criar, executar e agendar agentes de IA que realizam fluxos de trabalho com várias etapas a partir de descrições em linguagem natural ou de um editor visual.
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robert-mcdermott/ai-knowledge-graph
Transforma textos não estruturados em um grafo de conhecimento interativo usando um LLM para extrair triplas sujeito-predicado-objeto.
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- Issues abertas
- 8
- Último commit
- mês passado
O que é?
O AI Knowledge Graph Generator recebe documentos de texto, como arquivos .txt, .md, .pdf e .docx, e usa um LLM para extrair triplas sujeito-predicado-objeto com tipos de entidade. As triplas são combinadas e padronizadas e, opcionalmente, enriquecidas com relações inferidas. Em seguida, são exibidas em uma única página HTML interativa e independente, com busca, comunidades, um localizador de caminhos e um painel de relações que mostra a frase de origem de cada aresta extraída.
A ferramenta funciona com qualquer endpoint compatível com OpenAI, incluindo modelos locais via Ollama, LM Studio ou vLLM, além de serviços hospedados, como OpenAI e Gemini. Também é possível exportar os resultados como JSON, CSV, GraphML para Gephi, Cytoscape ou yEd, além de um script Cypher para Neo4j.
Comandos opcionais permitem fazer perguntas sobre um grafo gerado e receber respostas com citações (graph-chat) ou explorar e criar grafos por meio de uma interface web local (graph-serve). O projeto inclui grafos de exemplo para testar o explorador sem usar um LLM.
Recursos principais
- 01Extrai triplas sujeito-predicado-objeto tipadas de arquivos .txt, .md, .rst, .pdf e .docx
- 02Padroniza variantes dos nomes de entidades e, opcionalmente, usa um LLM para combinar as demais
- 03Infere relações adicionais e identifica o método usado em cada aresta inferida
- 04Exporta para JSON, CSV, GraphML e Cypher do Neo4j
- 05Gera um explorador interativo em HTML independente, com busca, comunidades e localização de caminhos
- 06Funciona com qualquer endpoint de LLM compatível com OpenAI e armazena respostas em cache no disco
Casos de uso
- Transformar anotações de reuniões, artigos de pesquisa ou relatórios extensos em um mapa visual de entidades e relações
- Explorar a estrutura de uma biografia, de um período histórico ou de uma cadeia de suprimentos a partir de um corpus de texto
- Carregar triplas extraídas no Neo4j ou Gephi para análises adicionais
- Executar a extração de entidades com um modelo local para manter o texto de origem na própria máquina
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é ai-knowledge-graph?
- Transforma textos não estruturados em um grafo de conhecimento interativo usando um LLM para extrair triplas sujeito-predicado-objeto. O AI Knowledge Graph Generator recebe documentos de texto, como arquivos .txt, .md, .pdf e .docx, e usa um LLM para extrair triplas sujeito-predicado-objeto com tipos de entidade. As triplas são combinadas e padronizadas e, opcionalmente, enriquecidas com relações inferidas. Em seguida, são exibidas em uma única página HTML interativa e independente, com busca, comunidades, um localizador de caminhos e um painel de relações que mostra a frase de origem de cada aresta extraída.
- ai-knowledge-graph é gratuito? Qual é a licença?
- ai-knowledge-graph é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- ai-knowledge-graph ainda é mantido?
- Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de ai-knowledge-graph foi em 13 de set. de 2026.
- Para que posso usar ai-knowledge-graph?
- Transformar anotações de reuniões, artigos de pesquisa ou relatórios extensos em um mapa visual de entidades e relações Explorar a estrutura de uma biografia, de um período histórico ou de uma cadeia de suprimentos a partir de um corpus de texto Carregar triplas extraídas no Neo4j ou Gephi para análises adicionais Executar a extração de entidades com um modelo local para manter o texto de origem na própria máquina
- Onde consigo ai-knowledge-graph?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/robert-mcdermott/ai-knowledge-graph
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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