knowledge-graph-extractor

Извлекает содержимое любых документов и архивов в интерактивный граф знаний, работая на одной NVIDIA L4 и локально развёрнутой LLM.

На вход можно подать текст, URL или архив .zip, после чего система автоматически построит граф знаний. Каждый факт представляется в виде триплета (субъект, отношение, объект) и содержит заголовок, исходное подтверждение (evidence), оценку достоверности (confidence score) и другие метаданные.

Результаты отображаются в реальном времени в виде force-directed графа. При наведении курсора на узел или связь можно посмотреть подробную информацию.

Под капотом используется самостоятельно развёрнутая квантизированная модель Qwen3.6-35B в связке с llama.cpp. Для работы достаточно одной видеокарты L4. CPU отвечает за семантическую дедупликацию данных, а также за планирование задач и восстановление из контрольных точек (checkpoint recovery).

📁 Language: #Python 94.4%

⭐️ Stars: 186

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer