今天學會了一招比較實用的技巧，利用 AI 來幫我們整理實體及其關系，最后再基于整理完成信息制作知識圖譜，不論是一些資料還是一段內(nèi)容，都可以輕松實現(xiàn)。

這里我們先簡單講下實體識別和關系抽取的概念。

想象一下，你正在閱讀一本偵探小說。在小說中，偵探需要識別出各種人物（實體）和他們之間的聯(lián)系（關系）。

• 實體識別：就像偵探在小說中找出所有的人物一樣。在文本中，實體識別就是找出文本中的關鍵信息，比如人名、地點、組織名等。比如，如果小說中提到“偵探小李”和“受害者老王”，實體識別就會把這些名字標記出來。
• 關系抽取：這就像是偵探不僅要找出人物，還要找出他們之間的關系，比如“小李是老王的朋友”或者“老王在案發(fā)現(xiàn)場”。在文本中，關系抽取就是識別出實體之間的關系，比如誰是朋友，誰在某個地方，或者誰做了某件事。

簡單來說，實體識別就是找出文本中的“誰”和“什么”，而關系抽取則是找出“誰和誰之間是什么關系”。這在自然語言處理中是非常重要的，因為它幫助計算機理解文本的含義，就像偵探理解案件的線索一樣。

接下來以 Kimi 進行展示，讓 Kimi 直接基于網(wǎng)絡搜索進行主體相應內(nèi)容的實體及關系生成。

提示詞：從網(wǎng)絡搜索【KimiChat】相關信息并將識別到的內(nèi)容與實體之間的關系按照嚴謹?shù)膶嶓w關系三元組的方式進行返回，規(guī)則是：實體1，關系名，實體2，輸出格式為 Markdown 表格

這里也可以上傳相應的資料文件，只要你知道內(nèi)容的主體即可進行實體識別和關系抽取從而生成關系表格。

當我們拿到的關鍵的實體及之間的關系信息后，就可以制作知識圖譜了。提示詞最關鍵的就一句話：

基于以上信息使用 Mermaid 語法，創(chuàng)建一個結構化的 Mindmap 來展示 Kimi 的相關信息

將表格的信息復制出來，加上上述的提示詞即可，最后就能得到一張非常直觀的知識圖譜。

當然如果對知識圖譜的內(nèi)容不滿意，我們也可以點擊 CODE? 按鈕將代碼復制到 https://www.mermaidchart.com/ 上進行修改。

在 mermaidchart 上我們就可以十分方便的調(diào)整細節(jié)內(nèi)容，優(yōu)化整體知識圖譜啦！

整體的操作十分簡單，但是效果很好且十分實用，以后遇到知識內(nèi)容都可以輕松制作成知識圖譜。

本文轉載自 ??AI探索者知白??，作者： 知白