https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/project/Recent content in Project on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usMon, 29 Jun 2026 13:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/knowledge-graph-part5-end-to-end-project-zh/Mon, 29 Jun 2026 13:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/knowledge-graph-part5-end-to-end-project-zh/大多數人學完知識圖譜，卡在「我的文件那麼多，難道要手動建圖？」 正確答案是：在 LLM 時代，抽取交給模型，你只需設計好流程與驗收。 大多數 demo 跑得起來，上線就垮。 正確答案是：把建圖、查詢、校驗拆成可演進的三個階段（POC → MVP → Scale）。 這是系列的最後一塊拼圖 前四篇我們學了概念（Part 1）、建構管線（Part 2）、技術比較（Part 3）、與 LLM 結合（Part 4）。這一篇把它們串成一個端到端、可實際執行的專案： 目標：丟進一批純文字文件 → LLM 自動抽成知識圖譜 → 存進 Neo4j → 用自然語言問答。 一、整體架構：四個階段 ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │ 1. 文件載入 │─▶│ 2. LLM 抽取 │─▶│ 3. 寫入 Neo4j │─▶│ 4. GraphRAG │ │ 切塊 │ │ 三元組 + 消歧 │ │ MERGE 去重 │ │ 自然語言問答 │ └─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ Part 2 Part 2+4 Part 2 Part 4 我們會用：Python、LangChain、langchain-experimental 的 LLMGraphTransformer（把文件直接轉成圖文件）、Neo4j。