「Chat-GPTとPythonを使用して、自分の記事に基づいてNeo4jで知識グラフを構築する方法」
Building a Knowledge Graph in Neo4j based on my own articles using Chat-GPT and Python
数学とデータサイエンスに関する120以上の記事から構造化された知識を含むグラフ
この記事では、グラフ技術とプログラミングを使用して、自分自身の記事のコンテンツを構造化し、探索する方法を紹介します。
NLP技術を使用して非構造化データを構造化するアイデアは新しいものではありませんが、LLMs（大規模言語モデル）の最新の進展により、そのようなことが可能となりました。急成長しているChat-GPTという技術により、アマチュアでも利用できるようになり、LLMsと生成モデルに対する注目が高まっています。
実際、多くの企業で生成AIが議題になっています！
この記事では、Pythonプログラミング言語を使用してOpenAIの開発者APIを利用します。VoAGI（メタね？）からデータを取得し、知識グラフを構築します。聞こえるかもしれませんが、実際には驚くほど簡単に始めることができます。
始めましょう
まず最初にやることは以下の通りです。
- APIを動作させ、Pythonを介してアクセスする。
- プロンプトエンジニアリングを行うためにサンプルテキストを使用し、GPT-4モデルがあなたの要求を理解できるようにする。
- VoAGIから記事をダウンロードし（もちろん他のテキストを使用してもかまいません）、データを前処理する。
- Chat-GPTから出力を抽出し収集する。
- Chat-GPTからの出力を後処理する。
- Cypherクエリ言語を使用してデータをさらにグラフに構造化するためのコードを記述する。
- 新しい親友と一緒に遊んで、記事を探索してみましょう。
さあ、さっそく基本的な技術のセットアップを行いましょう。
セットアップ
ローカルコンピュータには、プログラミング言語PythonとグラフデータベースNeo4jがインストールされている必要があります。
まず最初にやることは、OpenAIのプラスアカウントを持っていることを確認し、GPT-4を使用できるようにすることです。…
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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