【非構造化データからノードと関係性を抽出】Neo4j LLM Knowledge Graph Builderについて

  • 2025.07.02
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【非構造化データからノードと関係性を抽出】Neo4j LLM Knowledge Graph Builderについて

目次

LLM Knowldge graph builderとは？

  • 非構造化データ（ローカルファイル、Webソース、YouTubeの動画等）をチャンク分割 → ベクトル化＆ナレッジグラフ化するNeo4j社のツール。

対応されているローカルファイル

ファイルタイプ サポートされている拡張子
Microsoft Office .doxc、 .pptx、 .xls
PDF .pdf
画像 .jpeg、 .jpg、 .png、 .svg
文章 .html、 .txt、 .md
  • Google Cloud StorageやAmazon S3などをデータソースとして接続するすることも可。
  • 構築したナレッジグラフをもとに、RAGすることもできる。
  • Graph DB本体は、「Aura DBインスタンス」「Neo4j Desktop」「Docker Neo4j」に構築可能。
    • Aura DBインスタンスでは現行、利用できるLLMモデルが限られている。ローカルLLMや、その他LLMモデルを利用したい場合は、Desktop版かDocker版の利用を推奨。

（補足）AuraDBとは？
　Neo4j社が提供するクラウドベースのフルマネージド型グラフデータベースサービスのこと。

  • 作成したナレッジグラフを強化する機能もある。（用意したグラフスキーマの注入や、グラフの手動調整（重複の調整等））

LLM Knowledge graph builderを試す

準備

公式サイトに手順がわかりやすく書かれている。

  • 公式サイト（ https://neo4j.com/labs/genai-ecosystem/llm-graph-builder/ ）
    • 以下の手順で利用準備が整う。
      • （１）AuraDBインスタンス立ち上げ
      • （２）LLM graph builderとAuraDBインスタンスの接続。
      • （３）準備完了。
  • Desktop版、Docker版を利用したい方は別途LLMのAPIトークンが必要。

非構造化データを読み込む

LLM Knowledge graph builderのトップ画面の左側に各種非構造化データをロードするボタンがある。

それぞれ上から順に、
ローカルファイル、GCP、Amazon S3、Webソース
を表している。

デモ1：Wikipediaのデータを読み込んでみる

（１）Wikipediaのをアップロードすると、PDFがスキャンされ、ロードされる。

▲　データ投入ダイアログ


▲　ロード結果

（２）画面右下の「Generate Graph」を押す。このタイミングで、ロードされたWikipediaのテキストがチャンク分割、そしてナレッジグラフが構築される。構築されたグラフは、中央のウィンドウ内から読み込んだデータソースにチェックを入れて、「Preview Graph」を押すことで確認することができる。

▲　ドラゴンボールのWikipediaページから作成されたナレッジグラフ

（３）画面右側の「Start Chat」ボタンを押すとチャットボットUIが表示される。

▲　チャットボットUI

デモ2：YouTubeの動画を読み込んでみる

LLM Knowledge graph builder では、YouTubeの動画URLを指定することで、その音声内容を自動で文字起こしし、ナレッジグラフを生成することができる。

（１）左側の「Webソース」アイコンをクリックし、YouTube動画のURLを貼り付ける。
ここでは例として、「WHAT IS JAPAN?」という動画のURLを使用する。


▲ YouTube URLの入力画面

（２）アップロードが完了すると、自動的に動画の音声が文字起こしされ、テキストとして取り込まれる。取り込まれたデータはチャンクに分割され、ベクトル化された後、ナレッジグラフの生成対象として扱われる。

（３）Wikipediaのデモと同様、「Generate Graph」ボタンを押すと、ナレッジグラフが構築される。


▲ YouTube動画から構築されたナレッジグラフ

（４）構築後は、「Start Chat」で内容について自然言語で質問することが可能になる。

▲　チャットボットUI

おまけ：RAGの処理方法について少しふかぼる

  • LLM Knowledge graph builderのRAG機能、Neo4jがデフォルトで用意しているRAGの処理方法は下記。

    • Vector
    • Fulltext
    • Graph + Vector + Fulltext(GraphRAG Hybrid)

    • Entity Search + Vector

      • それぞれの処理方法の説明について、Chat GPT o3曰く