Neo4j LLM Graph Builder: від документів до знаннєвих графів, які можна запитувати

Цей посібник описує процес створення системи від сировини до готового продукту для: побудови графів знань з документів за допомогою Neo4j LLM Graph Builder. Основна увага приділяється конкретним крокам виконання, чітким перевіркам та коду, який можна просто додати до репозиторію без необхідності здогадуватися щодо його призначення. Для отримання загального огляду необхідно визначити вхідні дані, виконавця кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись зрозуміти прихований стан системи. Конфігурацію слід тримати окремо від коду програми. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функціоналу мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевірити, не читаючи весь граф.

Попередні вимоги

Щодо передумов, необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення одночасно. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Моделюйте вузли та зв’язки для запитань, які ви будете ставити, а не для кожного іменника в документі. Розріджені, типовані зв’язки кращі за щільні, загадкові графи.

Крок 1: Клонування репозиторію

Для кроку 1: спочатку клонуйте репозиторій, визначте вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись здогадатися про прихований стан. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед об’ємними скриптами. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану систему обробки даних. Моделюйте вузли та зв’язки для запитань, які ви будете ставити, а не для кожного іменника в документі. Розріджені, типовані зв’язки кращі за щільні, загадкові графи.

git clone https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder.git
cd llm-graph-builder

Крок 2: налаштувати та запустити бекенд

Для кроку 2: налаштування та запуск бекенду — перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви елементам, визначте критерії успіху та не допускайте беззвучного часткового завершення. Створюйте моделі вузлів та зв’язків для запитань, які ви будете ставити, а не для кожного іменника в документі. Розріджені, типовані зв’язки кращі за щільні загадкові графи. Для кроку 2: налаштування та запуск бекенду — перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Зберігайте конфігурацію окремо від коду програми. Файли середовища, сховища секретів та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевіряти без проблем.

Читання всієї діаграми.

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

NEO4J_URI = "bolt://<hostname>:7687"
NEO4J_USERNAME = "neo4j"
NEO4J_PASSWORD = "<password>"
NEO4J_DATABASE = "neo4j"

LLM_MODEL_CONFIG_META_LLAMA3_1_8B="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct,http://<hostname>:<port>/fast/v1,<API_KEY>"
LLM_MODEL_CONFIG_GEMINI_2_5_FLASH="gemini-2.5-flash"

TRACK_USER_USAGE="false"

Крок 3: Налаштування та запуск фронтенду

Для кроку 3: Налаштування та запуск фронтенду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Необхідно задокументувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Використовуйте обмеження та індекси перед масовим введенням даних. Унікальність за бізнес-ключами перетворює подальшу об’єднання даних на прогнозовані операції додавання чи заміни, а не на ситуації з дублікатами.

cd frontend
sudo apt update && sudo apt install yarn -y

VITE_BACKEND_API_URL="https://backendgb.datamindslab.in"
VITE_LLM_MODELS="gemini_2.5_flash,meta_llama3_1_8b,diffbot,openai_gpt_5.4_mini,gemini_3.5_flash,anthropic_claude_4.5_haiku"
VITE_FRONTEND_HOSTNAME="https://graphbuilder.datamindslab.in"

yarn run dev

Крок 4: Підключення бази даних та облікових даних LLM

Для кроку 4: Підключення бази даних та облікових даних LLM — перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, тестовані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Якщо крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки даних. Перед масовим ввезенням даних слід використовувати обмеження та індекси. Унікальність ключів даних перетворює подальшу об’єднання на прогнозовані операції додавання чи заміни, а не на ситуації з дублікатами.

Крок 5: Ввезення зразка документа та створення графу

Для кроку 5: «Завантажити зразковий документ та створити граф», перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. Використовуйте обмеження та індекси перед масовим завантаженням даних. Унікальність за бізнес-ключами дозволяє перетворювати подальші об’єднання на прогнозовані операції додавання/заміни замість ситуацій з дублікатами. Для кроку 5: «Завантажити зразковий документ та створити граф», перед зміною коду необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Зберігайте конфігурацію окремо від коду програми. Файли середовища, сховища секретів та флаги функцій мають знаходитися в одному місці.

Оператори можуть здійснювати аудит, не читаючи весь граф.

Текст зразкового документа

Для тексту зразкового документа необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Необхідно задокументувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Перевірте зразок навколишнього середовища після першої партії даних. Засоби типу Cypher дозволяють виявити зміни міток та відсутність властивостей дешевше, ніж тести типу «кінець-кінець».

Кроки обробки

Для кроків обробки необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за крок та критерії завершення ще до зміни коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, тестирувані одиниці замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки. Перевірте зразок даних після першої партії. За допомогою засобів типу Cypher можна швидше виявити зміни міток та відсутність властивостей, ніж за допомогою тестів розмови від початку до кінця.

Nodes (Entities):        538
Relationships (Edges):   1541

SiteScope
OBM
URL Monitor
CPU Monitor
Windows Server
Database
Service
Alert
Threshold

SiteScope --MONITORS--> Windows Server
SiteScope --CONNECTS_TO--> OBM
CPU Monitor --GENERATES--> Alert
Database --HOSTS--> SiteScope

Щільність графа — корисною метрикою є:

Щодо щільності графа — корисним показником є: необхідно визначити вхідні дані, виконавця кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте результати роботи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. Перевірьте зразок навколишніх елементів після першої партії даних. За допомогою засобів типу Cypher можна швидше виявити зміни міток та відсутність властивостей, ніж за допомогою тестів спілкування від початку до кінця.

1541 relationships / 538 nodes
≈ 2.86 relationships per node

Щодо щільності графа — корисним показником є визначення вхідних даних, власника кроку та критеріїв завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Конфігурацію слід зберігати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь граф.

Використання токенів

Щодо використання токенів, необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення одночасно. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Складайте моделі вузлів та зв’язків для запитань, які ви будете ставити, а не для кожного іменника в документі. Розріджені, типовані зв’язки кращі за щільні, загадкові графи.

422,085 tokens

422,085 tokens
≈ 300,000–350,000 words
≈ 800–1200 pages of processed content

Виниклі труднощі

Щодо виниклих проблем, необхідно перед зміною коду визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення. Оператори мають мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, перевірювані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки даних. Моделюйте вузли та зв’язки для запитань, які ви будете ставити, а не для кожного іменника в документі. Розріджені, типовані зв’язки кращі за щільні, загадкові графи.

Сумісність з Neo4j APOC

Для сумісності з Neo4j APOC необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви елементів, визначте критерії успіху та не допускайте беззвучного часткового завершення. Моделюйте вузли та зв’язки для запитань, які ви будете ставити, а не для кожного іменника в документі. Розріджені, типовані краї кращі за щільні загадкові графи. Для сумісності з Neo4j APOC необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Зберігайте конфігурацію окремо від коду програми. Файли середовища, сховища секретів та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевірити, не читаючи весь граф.

Проблеми з сертифікатами SSL

Щодо проблем з сертифікатами SSL, необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Перед масовим введенням даних слід використовувати обмеження та індекси. Унікальність бізнес-ключів дозволяє перетворювати подальшу об’єднання даних на прогнозовані операції додавання чи заміни, а не на ситуації з дублікатами.

Аутентифікація Google Gemini

Для автентифікації Google Gemini необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, тестирувані одиниці замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану систему обробки. Використовуйте обмеження та індекси перед масовим введенням даних. Унікальність за бізнес-ключами дозволяє перетворювати подальші об’єднання на прогнозовані операції додавання/заміни замість ситуацій з дублікатами.

Управління ресурсами

Для управління ресурсами необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан.

Висновок

Чек-лист операцій