這次想跟大家分享一個我最近玩到停不下來的開源專案：AI Knowledge Graph Generator。

一句話總結，它可以把任何一段「純文字」——不管是研究論文、歷史文件，

甚至是長篇部落格——自動轉成一個可以在瀏覽器裡拖曳、縮放、點擊的互動式知識圖譜。

對經常需要整理資訊的人來說，它有點像是：
「幫你看完整本書，然後畫出一張超大的心智地圖，還能即時互動。」

這個工具在做什麼？
從技術角度看，AI Knowledge Graph Generator 的流程大概是這樣：

餵文字進去
你可以丟進去任何非結構化文字：論文、報告、教學文章、歷史事件整理等等。

LLM 幫你抽取知識
系統會用大型語言模型（LLM）把文字拆解成一條條的三元組：

Subject（主詞）
Predicate（謂語／關係）
Object（受詞）
也就是常說的 SPO 三元組。
例如：「Industrial Revolution transformed economic systems」就會變成：
Subject: Industrial Revolution
Predicate: transformed
Object: economic systems
智慧標準化與合併實體
真實世界的文字很髒，同一個概念可能叫「AI」、「人工智慧」、「AI 系統」。
這個專案會用 LLM 來做實體對齊與標準化，盡量把同一個實體合併在一起，避免圖譜被切成一堆小碎片。

處理長文與 Token 限制
LLM 有 token 上限，沒辦法一次吃下一本書。
專案裡會先把長文件切片，再分批抽取三元組，最後做「跨段落的關係整合」，減少知識圖譜變成孤島的問題。

生成互動式圖形介面
最後會輸出一個可以在瀏覽器開啟的圖譜頁面，你可以：

用滑鼠拖曳節點
放大縮小看整體結構
點擊節點，看跟它有關的事件、人物、概念
對照原始文字，你會超直觀地看到：誰影響了誰、什麼事件導致什麼結果。
實際使用起來的感覺
我自己拿幾種文本來測：

一篇關於工業革命的歷史長文
幾篇介紹「AI 與機器學習」的技術文章
一份公司內部的策略簡報
使用方式大致上是：

在本機或雲端準備好支援 OpenAI API 的 LLM
可以是本機的 Ollama、LM Studio
也可以用雲端的 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 等
在專案設定裡填好 API endpoint & key
把文本丟進去，等它背景運算
生成一個 HTML 視覺化頁面，打開就能玩
畫面看起來就像一個顏色繽紛的知識宇宙：

藍色節點可能是人物
橘色是事件
紅色是抽象概念或制度
（實際顏色可以依設定而不同）
你可以很快看出：

哪些節點是整篇文章的「核心樞紐」
哪些概念其實只在一小段出現
某些人物或事件如何透過多層關係串起整個故事
它解決了哪些真實痛點？
以我自己做研究與寫作的經驗來看，這個專案剛好打到幾個超常見的問題：

長篇文字很難一眼看出全貌
看完十幾頁報告，你常常只剩模糊印象。
用知識圖譜視覺化後，最重要的概念與關係會自動「浮出來」。

手動畫關係圖超級花時間
過去要畫人物關係、歷史事件關聯，都要自己讀、自己摘錄、自己畫。
現在可以先讓 LLM 做第一輪粗抽取，再由人類進行修正，比完全手動快太多。

LLM 的 token 限制
一般聊天式的 prompt，很難讓 LLM 理解完整長文。
這個專案已經內建了長文切分與後處理邏輯，所以你不用自己設計複雜 pipeline。

同一概念多種叫法
這在歷史、人文社科領域非常常見，也會讓圖譜變得零碎。
專案中透過 LLM 做「語意層級的實體對齊」，讓「AI」、「人工智慧」這類用語被認知成同一個節點。

缺乏好用的互動介面
很多 NLP 範例專案只有輸出 JSON 或靜態圖片。
AI Knowledge Graph Generator 直接幫你弄好前端視覺化，對一般使用者友善很多。

誰適合玩這個專案？
以部落客兼開發者的視角，我會這樣分類：

研究人員／學者
拿來跑文獻回顧，快速整理某個主題下的主要理論、人物與脈絡。

內容創作者與編輯
在寫系列文或書之前，先用它把資料全丟進去，看出「章節架構」與關鍵脈絡。

老師與教育工作者
把歷史、社會、科學文本轉成圖譜，讓學生從「結構」而不是段落順序來理解知識。

知識管理與企業內訓負責人
公司內部文件很多但散亂，可以先用這套做初步知識盤點，建立知識地圖雛型。

軟體開發者／資料科學家
想學 NLP + 知識圖譜實作的，非常適合把這個專案當教學範例來拆解。

歷史／社科迷
像我一樣喜歡研究某個時代的事件串連，用它看人物與事件如何交織，非常過癮。

開源資訊與授權
GitHub 專案：
https://github.com/robert-mcdermott/ai-knowledge-graph

線上展示 Demo：
https://robert-mcdermott.github.io/ai-knowledge-graph/

授權條款：Apache License 2.0
代表你可以在符合授權條款的前提下，用於個人或商業專案，甚至二次開發。

個人總結
就「實用度」來說，AI Knowledge Graph Generator 非常適合拿來做：

研究初期：快速建立全局地圖
教學展示：讓學生一眼看出概念關係
內容規劃：決定要寫哪些章節、先後順序
它不會取代人工閱讀和深度理解，但可以幫你把「資訊整理」這塊先自動化 70% 左右，
再由人類做最後的詮釋與修正——對需要長期跟文字打交道的人，是一個值得收藏的工具。