prettygraph^[1] 是一个文本生成知识图谱的应用程序，它使用 Flask 作为后端，渲染前端模板，并使用 LiteLLM 进行推理，即将文本输入转换为 JSON 格式的图谱数据。之后，利用 Cytoscape.js^[2] 进行可视化。

需要注意的是，每次插入句号时，图谱都会重新生成，并在用户界面中实时更新，以提供良好的互动体验。

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prettygraph 主要功能

• 文本到图谱生成：将用户输入的文本转换为知识图谱。
• 动态更新用户界面：每次输入以句号结尾的文本时，图谱都会更新。
• 颜色编码可视化：图谱中的节点和边使用颜色编码，以便更好地进行视觉区分。

prettygraph 快速上手

前置条件

1.配置 OPENAI_API_KEY

要运行 prettygraph 应用程序前，需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。在项目根目录下创建名为 .env 的文件，并添加以下内容：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

2.安装 Poetry

python3 -m venv $VENV_PATH
$VENV_PATH/bin/pip install -U pip setuptools
$VENV_PATH/bin/pip install poetry

$VENV_PATH 变量用于表示创建虚拟环境的路径。成功安装后，Poetry 的路径位于 $VENV_PATH/bin/poetry，你可直接调用或通过符号链接调用。

如果要卸载 Poetry，你只需删除整个 $VENV_PATH 目录即可。

运行 prettygraph

prettygraph 使用 Poetry^[3] 进行依赖关系管理，Poetry 要求使用 Python 3.8 以上的版本。

1.克隆项目

git clone https://github.com/yoheinakajima/prettygraph

2.进入项目目录

cd prettygraph

3.使用 Poetry 安装依赖：

poetry install

4.运行 Flask 应用程序：

poetry run python main.py

5.访问 prettygraph 应用程序

成功启动 Flask 应用之后，打开浏览器并访问 http://localhost/ 地址。接着，你就可以在文本框中输入文本。当检测到每个句子的结束，知识图谱会自动更新。

prettygraph 改进计划

• 改进的跟踪功能：增强节点和边在文本流中的跟踪逻辑，从简单的关键词匹配转向更复杂的关系映射。
• 手动图谱更新：引入手动更新按钮，根据需要生成图谱，减少计算负担和 API 成本。
• 加载动画：在生成图谱时添加加载动画，以改善用户体验。
• 增量图谱构建：不再在每次输入时重新生成整个图谱，而是通过添加新元素并类似于 mindgraph 进行节点去重来修改现有图谱。

prettygraph 相关项目

• InstaGraph^[4]：基于 Web 的知识图谱生成工具。或者直接体验 instagraph.ai^[5]，它可以生成知识图谱，但没有颜色编码的高亮显示功能。
• mindgraph^[6]：用于生成大型知识图谱，在添加新图谱时使用 LLM 进行节点去重。