基于大模型 api 生成课程知识图谱

环境配置

win11

docker 部署 milvus 2.4.4

MongoDB 7.0.11 Community

neo4j desktop 5.20.0（apoc插件）

umi-ocr

requirement.txt (python 3.10、torch 2.3.0 + cu121...)

文件层级

.env # 大模型api

LLM4KG.ipynb # 生成知识图谱的代码

upload_file_mongodb.ipynb # 上传文件到知识图谱的代码

database/resource # 存放待上传到知识图谱中的文件

databse/课程/part_textbook # 教材的 word 文件（多个）

databse/课程/part_keywords/all_keywords.txt # 手工提取的教材关键词文件

database/pdf2img # 识别 pdf 文本时，先转成图片，再用 ocr

output # 里面存放中间 json、txt 文件

运行

1. 启动相关服务
2. 运行 LLM4KG.ipynb 基于教材文档在 Neo4j 中生成知识图谱
3. 运行 upload_file_mongodb.ipynb，将文件资料作为节点上传到知识图谱