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容，都可以輕松實現。

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“老王在案發現場”。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 直接基于網絡搜索進行主體相應內容的實體及關系生成。

提示詞：從網絡搜索【KimiChat】相關信息并將識別到的內容與實體之間的關系按照嚴謹的實體關系三元組的方式進行返回，規則是：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整細節內容，優化整體知識圖譜啦！

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