基于 CocoIndex 和 Neo4j 构建高性价比 LLM 流水线：将会议纪要转化为实时知识图谱

在快节奏的技术领域，会议纪要往往是关键机构知识消失的地方。它们散落在 Google Drive、Notion 页面或 Slack 频道中。最近，我们决定通过构建一个自动化的开源流水线来解决这个问题，该流水线可以将这些非结构化的笔记转换为实时的知识图谱。结果呢？我们在 LinkedIn 上记录这一过程的帖子爆火，获得了超过 200,000 次曝光。开发者和企业迫切需要一种方法，在不支付高昂 LLM 成本的情况下使数据具备可操作性。

痛点：为什么传统流水线会失败？

大多数 RAG（检索增强生成）系统依赖于向量数据库。虽然向量搜索在查找相似文本方面表现出色，但在处理复杂关系时却显得力不从心——例如：“Sarah 在三周前的会议中提到了哪个与第四季度预算相关的项目？”这正是知识图谱大显身手的地方。

然而，从 Google Drive 这样不断更新的数据源构建知识图谱面临着巨大的挑战：成本和效率。传统的流水线是“无状态”的——每当一个文件发生变化，它们就会重新处理整个目录。如果你有 1,000 份文档并编辑了其中一份，你就要再次向 LLM 支付费用以从所有 1,000 份文档中提取实体。为了解决这个问题，我们集成了 n1n.ai 以实现高速 LLM 处理，并使用 CocoIndex 进行增量索引。通过使用 n1n.ai，我们确保了提取层既稳定又高效，从而使知识图谱能够无限扩展。

增量知识图谱的架构

该流水线由四个主要部分组成：

1. 数据连接器：监控 Google Drive 中的新文件或修改过的文件。
2. 增量处理器 (CocoIndex)：跟踪每个文档的哈希值。它仅对实际发生变化的文档触发 LLM。
3. LLM 提取层 (n1n.ai)：使用先进模型识别实体（人物、项目、决策）和关系（参与、决定于）。
4. 图数据库 (Neo4j)：将结构化数据存储为可查询的知识图谱。

逐步实施指南

要构建你自己的知识图谱，首先需要定义模式（Schema）。一个典型的以会议为中心的知识图谱包括“人物”、“会议”、“决策”和“主题”等节点。

1. 设置 LLM 客户端

我们建议使用 n1n.ai，因为它将最优秀的模型（如 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet）聚合到一个高性能 API 中。这对于知识图谱提取阶段至关重要，因为一致性是关键。

import openai

# 配置客户端以使用 n1n.ai 聚合器
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_N1N_API_KEY",
    base_url="https://api.n1n.ai/v1"
)

def extract_graph_data(text):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "system", "content": "为知识图谱提取实体和关系..."},
                  {"role": "user", "content": text}]
    )
    return response.choices[0].message.content

2. 增量逻辑

“魔力”在于增量检查。通过仅处理增量部分，你可以将知识图谱的维护成本降低高达 90%。

专业技巧：知识图谱中的实体消歧

构建知识图谱最难的部分之一是确保会议 A 中的“张三”与会议 B 中的“张三”是同一个人。我们通过向 LLM 提供来自现有知识图谱的“全局上下文”来解决这个问题。在提取之前，流水线会查询 Neo4j 以获取现有实体，帮助 LLM 将新笔记映射到知识图谱中的正确节点。

为什么这个知识图谱项目会爆红？

这个项目之所以能获得 200,000 次曝光，原因很简单：它超越了“与 PDF 聊天”的炒作。它提供了一种结构化的、企业级的方式来可视化公司记忆。当新员工入职时，他们不需要阅读 500 份文档；他们可以直接查询知识图谱来查看项目的演变过程。

使用知识图谱可以执行复杂的 Cypher 查询，例如：

MATCH (p:Person {name: 'Alice'})-[:DECIDED]->(d:Decision)<-[:PART_OF]-(m:Meeting)
RETURN d.description, m.date

这种精度是标准向量 RAG 无法实现的，这使得知识图谱成为组织情报的终极工具。

总结

构建实时知识图谱不再是大厂的专利。通过将 CocoIndex 和 Neo4j 等开源工具与 n1n.ai 提供的强大 LLM 基础设施相结合，任何开发者都可以构建出具有病毒式传播潜力的数据流水线。从静态文档向不断进化的知识图谱转变，是 AI 驱动生产力的下一个前沿。

在 n1n.ai 获取免费 API 密钥。