Neo4j LLM Graph Builder本地化部署指南:基于Ollama的私有化方案
2025-06-24 13:31:41作者:沈韬淼Beryl
背景介绍
Neo4j LLM Graph Builder作为知识图谱构建工具,其核心功能是将非结构化文档(如PDF)转化为结构化知识图谱。对于注重数据隐私的企业用户,如何在完全离线环境下使用本地大语言模型(LLM)成为关键需求。本文详细介绍基于Ollama的私有化部署方案。
环境配置要点
关键参数设置
在项目backend目录的.env配置文件中,必须确保以下关键配置:
OPENAI_API_KEY = "" # 必须置空以禁用云端服务
EMBEDDING_MODEL = "all-MiniLM-L6-v2" # 本地嵌入模型
IS_EMBEDDING = "true" # 启用本地嵌入
LLM_MODEL_CONFIG_ollama_llama3="llama3:latest,http://[本地IP]:11434"
Ollama集成配置
- 模型版本指定:建议使用
llama3:latest
获取最新优化版本 - 服务地址配置:需替换
[本地IP]
为实际部署机器的内网地址 - 端口设置:默认11434端口需确保未被防火墙拦截
技术实现细节
隐私保护机制
- 全链路数据封闭:从文档解析到图谱生成全程在本地完成
- 向量化处理:采用MiniLM-L6-v2实现本地文本嵌入
- 知识抽取:通过本地LLM完成实体识别和关系抽取
性能优化建议
- 分块处理参数:
NUMBER_OF_CHUNKS_TO_COMBINE = 6 # 每次处理的文本块数量
UPDATE_GRAPH_CHUNKS_PROCESSED = 20 # 每处理20块更新图谱
- 相似度阈值:
KNN_MIN_SCORE = "0.94"
可平衡召回率和准确率
部署验证步骤
- 启动Ollama服务:
ollama serve
- 拉取模型:
ollama pull llama3
- 验证连接:
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3",
"prompt":"Hello"
}'
常见问题排查
- 连接失败:检查防火墙设置和端口占用情况
- 处理中断:适当降低
NUMBER_OF_CHUNKS_TO_COMBINE
值 - 内存不足:建议部署机器至少配备16GB内存
进阶配置
对于企业级部署,可考虑:
- 多模型负载均衡:配置多个Ollama实例
- 硬件加速:启用CUDA进行GPU加速
- 容器化部署:使用Docker封装运行环境
本方案已在实际生产环境中验证,能有效满足金融、医疗等对数据隐私要求严格场景的需求。通过合理的硬件资源配置,可处理百万级实体规模的知识图谱构建任务。
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