Автоматизация создания графа знаний с LangGraph и NetworkX: подробное руководство

Обзор автоматизированного конвейера графа знаний

В этом руководстве показано, как построить автоматизированный конвейер графа знаний, используя LangGraph и NetworkX. Конвейер моделирует работу интеллектуальных агентов, которые совместно выполняют задачи сбора данных, извлечения сущностей, выявления связей, разрешения дубликатов и проверки графа.

Начиная с заданной пользователем темы, например «Искусственный интеллект», система последовательно собирает релевантную информацию, извлекает сущности и связи, устраняет дубли и интегрирует данные в структурированный граф. Такой подход помогает разработчикам и специалистам по данным визуализировать сложные взаимосвязи между концепциями и полезен для задач семантического анализа, обработки естественного языка и управления знаниями.

Необходимые библиотеки

Для работы конвейера требуются две основные Python-библиотеки:

!pip install langgraph langchain_core

• LangGraph: для организации агентно-ориентированных рабочих процессов.
• LangChain Core: предоставляет базовые классы для приложений с языковыми моделями.

Также используются NetworkX и matplotlib для создания и визуализации графов, регулярные выражения для обработки текста и typing для структурирования данных.

Определение состояния конвейера

С помощью TypedDict определяется структура состояния конвейера KGState, которая включает тему, исходный текст, извлечённые сущности и связи, разрешённые дубликаты, объект графа, результаты проверки, сообщения агентов и текущего активного агента.

Функции агентов

Каждый этап конвейера реализован как функция — агент, выполняющий:

• data_gatherer: сбор данных по теме.
• entity_extractor: поиск сущностей с помощью регулярных выражений.
• relation_extractor: определение семантических связей между сущностями.
• entity_resolver: стандартизация названий сущностей для устранения дубликатов.
• graph_integrator: построение направленного графа с NetworkX.
• graph_validator: проверка свойств графа — связности и циклов.

Каждая функция обновляет состояние и задаёт следующего активного агента.

Организация рабочего процесса с LangGraph

Функция build_kg_graph формирует полный workflow, добавляя агентов как узлы и связывая их условными переходами в зависимости от текущего агента. Старт происходит с data_gatherer, завершение — после проверки графа.

Запуск конвейера

Функция run_knowledge_graph_pipeline инициализирует состояние с заданной темой, компилирует workflow и запускает его. Итоговое состояние содержит готовый граф знаний и отчёт проверки.

Визуализация графа знаний

С помощью matplotlib и NetworkX визуализируется итоговый граф с подписями узлов и рёбер:

def visualize_graph(graph):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    pos = nx.spring_layout(graph)
    nx.draw(graph, pos, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=1500, font_size=10)
    edge_labels = nx.get_edge_attributes(graph, 'relation')
    nx.draw_networkx_edge_labels(graph, pos, edge_labels=edge_labels)
    plt.title("Граф знаний")
    plt.tight_layout()
    plt.show()

Практический пример

При прямом запуске скрипта создаётся граф знаний по теме «Искусственный интеллект» и отображается. Это демонстрирует полную автоматизацию создания графа с помощью нескольких агентов.

Расширение решения

Модульный конвейер можно улучшать, добавляя продвинутые методы распознавания сущностей, интеграцию с реальными источниками данных и кастомизацию под конкретные области, что делает его универсальным инструментом для создания графов знаний.