Ferramentas de grafo de conhecimento: qual se adapta às suas notas, aos seus dados ou à sua IA

Softwares de grafo de conhecimento abrangem produtos muito diferentes: aplicativos de notas que representam seus links visualmente, bancos de dados que respondem a perguntas com base em milhões de relações, ferramentas de desktop para análise de redes, pipelines de IA que transformam documentos em grafos e servidores de memória para agentes de IA. Por isso, a pergunta útil não é qual ferramenta é a melhor, mas qual tarefa você precisa realizar. Abaixo, 18 ferramentas estão organizadas por tarefa, com licença, opção gratuita, preço e necessidade de escrever código verificados em uma mesma data. Depois, você encontra cinco perguntas para orientar sua escolha e três maneiras de experimentar uma ferramenta com seus próprios dados.

Cinco tarefas que uma ferramenta de grafo de conhecimento pode realizar

Um grafo de conhecimento armazena elementos como nós e as relações nomeadas entre eles como arestas, para que pessoas e softwares possam seguir conexões em vez de pesquisar em textos. Nosso guia inclui um pequeno grafo em que você pode clicar. As ferramentas variam quanto à parte do trabalho de que se encarregam:

1. Mapeie suas notas. Veja as conexões que você já cria entre notas, páginas e ideias: o que é central e o que está isolado. Obsidian, Logseq, Anytype, InfraNodus, Kumu e IVGraph for Notion. Veja ferramentas para suas notas.
2. Armazene e consulte. Carregue registros em um banco de dados e faça perguntas que cruzam várias conexões, como “quais clientes compraram produtos feitos com peças deste fornecedor?”. Neo4j, Memgraph, FalkorDB, GraphDB, Amazon Neptune. Veja bancos de dados de grafos.
3. Visualize e analise. Organize visualmente uma rede que você já tem, encontre agrupamentos e nós altamente conectados e meça quem ocupa as posições centrais. Gephi, Cytoscape, yEd, Neo4j Bloom. Veja ferramentas de visualização.
4. Crie a partir de texto com IA. Deixe um modelo de linguagem extrair entidades e relações de documentos. Neo4j LLM Knowledge Graph Builder, Microsoft GraphRAG, LightRAG. Veja ferramentas de criação de grafos com IA.
5. Dê memória a um agente. Dê a um agente de IA um grafo em que ele salva fatos e volta a consultá-los em sessões futuras. O servidor de memória MCP, Graphiti, mem0. Veja memória para agentes.

As funções se sobrepõem: o Neo4j armazena grafos e inclui um explorador visual, e o LightRAG cria um grafo a partir de texto e permite que você navegue por ele. Escolha com base na função de que você mais precisa.

Ferramentas de grafo de conhecimento em resumo

O padrão é este: ferramentas de anotações custam pouco e não exigem programação. Bancos de dados e pipelines de IA geralmente podem ser baixados gratuitamente, mas exigem consultas ou Python, e você paga pela hospedagem e pelas chamadas aos modelos.

Ferramentas de grafo de conhecimento de código aberto

Estes projetos usam licenças aprovadas pela Open Source Initiative:

• Notas: Logseq (AGPL-3.0).
• Bancos de dados: Neo4j Community Edition (GPLv3) e ArcadeDB (Apache 2.0), um banco de dados multimodelo que responde a consultas SQL, Cypher e Gremlin.
• Visualização: Gephi e Gephi Lite (GPL-3.0), Cytoscape (LGPL-2.1) e, para desenvolvedores, Cytoscape.js e sigma.js (MIT).
• Ferramentas de criação com IA: Neo4j LLM Knowledge Graph Builder (Apache 2.0), Microsoft GraphRAG e LightRAG (MIT).
• Memória de agentes: Graphiti (Apache 2.0) e o servidor de memória MCP, cujo projeto está migrando a licença do código de MIT para Apache 2.0.

Memgraph e FalkorDB se apresentam como projetos de código aberto, mas usam a Business Source License 1.1 e a Server Side Public License, e o Anytype usa sua própria Any Source Available License. Você pode ler e executar o código; leia a licença antes de criar um serviço comercial com ele. Mais um alerta: Kùzu, um banco de dados de grafos embarcado que listas mais antigas ainda recomendam, foi arquivado em 10 de outubro de 2025, e o Graphiti agora marca seu driver para Kùzu como obsoleto. Não comece novos projetos com ele.

Para suas notas: ferramentas de grafo de conhecimento pessoal

Um grafo de conhecimento pessoal é o seu próprio material, como notas, pessoas, projetos, fontes e ideias, conectado por links que você cria. Para a maioria das pessoas, o aplicativo de grafo de conhecimento mais adequado é o aplicativo de notas que já usam, desde que ele consiga mostrar esses links em um grafo. A principal diferença entre os aplicativos está no que cada um considera um link.

Visualização em grafo do Obsidian

O Obsidian armazena notas como arquivos Markdown em uma pasta local e já vem com uma visualização em grafo: cada nota é um nó, e cada link interno, uma linha. O grafo global mostra todo o vault (cofre). O grafo local mostra as notas próximas à que você está lendo, com um controle deslizante de profundidade. Os grupos dão cores às notas com base em consultas de pesquisa, como path:Projects ou tag:#book. O aplicativo é gratuito, inclusive para uso profissional; o Sync custa US$ 4 por mês por usuário, com cobrança anual. Nosso guia da visualização em grafo do Obsidian explica cada configuração. É uma boa opção para quem escreve sozinho em arquivos locais.

Logseq

O Logseq é um organizador de tópicos gratuito e de código aberto (AGPL-3.0), estruturado em torno de diários com entradas diárias. Seu grafo conecta páginas, não blocos: se uma entrada do diário menciona duas páginas, ambas se conectam àquele dia, não uma à outra. O Logseq 2.0, que armazena notas em um banco de dados em vez de arquivos Markdown, está em beta; a versão 2.0.2 foi lançada em 7 de outubro de 2026. Para conhecer outros aplicativos desse grupo, veja alternativas ao Obsidian.

Anytype

O Anytype mantém seus dados no seu dispositivo e trata tudo como objetos de tipos definidos, como notas, tarefas e pessoas. No grafo, cada objeto é um nó, e as linhas vêm de links no texto, de propriedades que apontam para outros objetos e de backlinks; você pode filtrar por tipo de objeto. O código é publicado sob a licença Any Source Available License. O plano gratuito inclui 100 MB de armazenamento remoto para sincronização; o Plus custa US$ 4 por mês. Comparação com o Notion: Anytype vs Notion.

InfraNodus

O InfraNodus cria um grafo a partir do próprio texto, e não dos seus links: conceitos que aparecem juntos no texto são conectados. Em seguida, mostra agrupamentos temáticos, os conceitos que os mantêm unidos e as lacunas entre eles, e sua IA sugere perguntas de pesquisa que poderiam preencher uma lacuna. Funciona com textos, arquivos e fontes da web, como plugin do Obsidian (InfraNodus AI Graph View) e por meio de um servidor MCP para agentes. O plano gratuito inclui 3 grafos; os planos pagos começam em €12 por mês com cobrança anual, com um período de teste de 14 dias. Ele ajuda você a entender de quais assuntos suas notas tratam e o que falta nelas.

Kumu

Kumu é um aplicativo web para criar mapas de relacionamentos, desenhados à mão ou importados de uma planilha e, depois, organizados para facilitar a leitura com elementos visuais, filtros e agrupamentos. Projetos públicos são gratuitos; um projeto privado custa US$ 9 por mês. É mais indicado para mapas que você compartilha do que para notas privadas.

IVGraph para Notion

O Notion não tem uma visualização em grafo nativa, e foi para preencher essa lacuna que criamos o IVGraph. Ele é um produto nosso, então leve isso em conta ao avaliar este cartão. Você entra com sua conta do Notion e concede acesso somente de leitura, e o IVGraph representa o espaço de trabalho como um grafo 3D interativo: páginas e bancos de dados são nós, enquanto menções, backlinks, propriedades de Relação de bancos de dados e páginas-pai são conexões. Você pode alternar entre as visualizações 3D, Esfera, Radial e Plana, buscar páginas com resultados agrupados por banco de dados, classificar páginas por importância com o PageRank, identificar páginas sem conexões de entrada e usar regras de estilo para mudar a cor e o tamanho das páginas ou ocultá-las. Nos planos Pro e Max, uma API para agentes de IA com acesso somente de leitura permite que o Claude ou um script seu busque no espaço de trabalho, leia páginas e siga conexões.

O aplicativo funciona apenas com o Notion; para um cofre do Obsidian, nossa outra ferramenta gratuita, Obsidian Graph Online, gera o grafo no seu navegador. O IVGraph não importa CSV nem RDF e não é um banco de dados nem uma linguagem de consulta. O plano Free inclui até 500 nós; o Plus custa US$ 5 por mês para 3.000 nós, e o Pro, US$ 10 para 10.000 nós e acesso à API. Você pode experimentar o Pro por uma semana por US$ 1,99. Para saber o que o Notion oferece por conta própria, veja o Notion tem visualização em grafo?.

Bancos de dados de grafos: armazene e consulte um grafo de conhecimento

Um banco de dados de grafos de conhecimento faz sentido quando você precisa fazer perguntas, não só visualizar: o que depende deste serviço ou quais clientes estão ligados a uma conta sinalizada por meio de dispositivos compartilhados. Você modela os dados como nós e relações, carrega esses dados e faz consultas em uma linguagem como Cypher ou SPARQL. Todas as opções aqui exigem alguém com familiaridade com consultas ou código.

Neo4j

O Neo4j armazena um grafo de propriedades e permite consultas com Cypher, que a Neo4j descreve como compatível com GQL. A Community Edition é de código aberto sob a licença GPLv3 e pode ser executada gratuitamente no seu próprio servidor. Na nuvem, o AuraDB Free não exige um método de pagamento e limita o número de nós e relacionamentos; o AuraDB Professional custa a partir de US$ 0,09 por GB-hora, com um mínimo de 1 GB, o que equivale a aproximadamente US$ 66 por mês para uma instância de 1 GB. O Bloom e o LLM Knowledge Graph Builder, apresentados abaixo, também são da Neo4j.

Memgraph

O Memgraph mantém o grafo na memória, grava-o em disco para garantir sua durabilidade e também oferece suporte a Cypher. A Community Edition gratuita já inclui replicação, busca vetorial, conectores de streaming para Kafka, Pulsar e Redpanda e a biblioteca MAGE de algoritmos de grafos. O código está licenciado sob a Business Source License 1.1, e o Memgraph Lab é sua interface visual. O preço da edição Enterprise é definido por orçamento, com base na quantidade de memória. É indicado para dados que chegam em fluxos e precisam ser consultados imediatamente.

FalkorDB

O FalkorDB é baseado no Redis e armazena grafos como matrizes esparsas usando a biblioteca GraphBLAS; as consultas são feitas com openCypher. Seu foco é GraphRAG e memória de agentes: ele tem seu próprio SDK de GraphRAG e é um dos bancos de dados compatíveis com o Graphiti. Um único comando Docker inicia o banco de dados na sua máquina com uma interface no navegador. O código é distribuído sob a Server Side Public License. A versão em nuvem tem um plano gratuito, e os planos pagos começam em US$ 73 por mês para 1 GB.

GraphDB

O GraphDB é um banco de dados RDF: os dados são armazenados como triplas sujeito–predicado–objeto, as consultas são feitas com SPARQL e o banco de dados pode inferir novos fatos a partir de uma ontologia usando os conjuntos de regras RDFS e OWL 2 RL e QL. Foi desenvolvido pela Ontotext; em 2024, a Ontotext e a Semantic Web Company se fundiram para formar a Graphwise, que agora o comercializa. O GraphDB Free roda em um único núcleo de CPU e, desde a versão 11, exige uma chave de licença gratuita enviada por e-mail. O preço da Enterprise Edition está disponível sob consulta.

Amazon Neptune e Stardog

Amazon Neptune é um banco de dados de grafos gerenciado na AWS que oferece suporte a Gremlin, openCypher e SPARQL, permitindo armazenar um grafo de propriedades ou dados RDF. Novos usuários têm um teste grátis de 30 dias em uma instância pequena; depois disso, você paga conforme o uso. É indicado para equipes que já usam a AWS. Stardog, uma plataforma empresarial baseada em RDF, oferece o Stardog Free: permite uso comercial, mas não tem código aberto, exige renovação anual e não inclui alta disponibilidade nem backups.

Grafo de propriedades ou RDF?

Um grafo de propriedades (Neo4j, Memgraph, FalkorDB) armazena nós e relações, ambos com propriedades. Você estrutura o modelo em torno das suas próprias perguntas, o que é adequado para aplicações e backends de GraphRAG. O RDF (GraphDB, Stardog) armazena triplas com identificadores globais, facilitando a integração de dados de diferentes fontes e vocabulários compartilhados, e uma ontologia permite que o banco de dados infira fatos que você não registrou. Vai criar um aplicativo ou um backend de IA? Comece com um grafo de propriedades. Vai conectar dados entre equipes ou organizações, ou publicar dados interligados? Considere o RDF. Nosso guia explica triplas, esquemas e ontologias.

Visualização de grafos de conhecimento: explore e analise um grafo

Ferramentas de visualização usam um grafo que você já tem, seja em um arquivo, uma planilha de links ou um banco de dados, e ajudam você a enxergar sua estrutura: agrupamentos, nós centrais e nós que conectam grupos. Algumas também fazem medições do grafo. Mesmo em uma visualização bem organizada, dados ruins continuam sendo dados ruins.

Gephi e Gephi Lite

Gephi é um aplicativo para desktop gratuito e de código aberto (GPL) para análise visual de redes. Conta com algoritmos de detecção de comunidades, centralidade e agrupamento, layouts como o ForceAtlas2, uma visualização em planilha para editar dados e exportação para PNG, PDF e SVG. A versão 0.11, lançada em maio de 2026, trouxe uma grande melhoria de desempenho; a 0.11.3 foi lançada em 6 de setembro de 2026. Gephi Lite é a versão web mais leve: roda no navegador sem precisar instalar nada e é desenvolvida com a biblioteca sigma.js.

Cytoscape

Cytoscape é um aplicativo de código aberto (LGPL) para desktop, desenvolvido em Java, voltado à análise de redes. Surgiu em 2003 como uma ferramenta para redes de interações biomoleculares; hoje, seus aplicativos abrangem bioinformática, análise de redes sociais e a web semântica. A versão 3.10.5 foi lançada em 29 de setembro de 2026. Seu projeto irmão, Cytoscape.js (MIT), é uma biblioteca para incorporar grafos em aplicativos web.

yEd

yEd é um editor gratuito de diagramas para desktop da yWorks, também gratuito para uso comercial, mas não é de código aberto. Seu ponto forte é o layout automático: importe nós e arestas de uma planilha do Excel ou de um arquivo XML, e seus algoritmos de layout organizam até mesmo diagramas grandes. A versão atual é a 3.25.1, e o yEd Live funciona no navegador. Use-o para criar um diagrama bem organizado, não para fazer análises.

Neo4j Bloom

Se o seu grafo está no Neo4j, o Bloom permite que pessoas que não escrevem em Cypher o explorem: façam buscas com frases próximas da linguagem natural, expandam nós vizinhos, inspecionem e editem registros. Ele faz parte do console do Aura, onde a Neo4j informa que o AuraDB Free dá acesso a todas as ferramentas de grafos, e também está disponível como aplicativo independente.

Ferramentas comerciais para grafos de grande porte e investigações

• Graphistry renderiza grafos muito grandes em GPUs e pode ser usado em notebooks Python por meio do PyGraphistry. O Graphistry Hub tem um plano gratuito; o Professional custa US$ 83 por mês com cobrança anual, ou US$ 100 por mês com cobrança mensal.
• KeyLines e ReGraph, da Cambridge Intelligence, são SDKs comerciais de JavaScript e React para incorporar a visualização de grafos ao seu próprio produto; versões de teste estão disponíveis mediante solicitação.
• Linkurious Enterprise funciona integrado a um banco de dados de grafos para equipes de investigação, com busca, um construtor de consultas sem código e recursos de colaboração. A edição na nuvem custa €490 por usuário por mês após um período de teste de 30 dias.

Para desenvolvedores: bibliotecas de visualização de grafos

Para incluir um grafo no seu próprio aplicativo, use uma biblioteca em vez de um aplicativo:

• Cytoscape.js (MIT): teoria dos grafos e visualização em uma única biblioteca, com muitas extensões de layout.
• sigma.js (MIT): renderização com WebGL para grafos com milhares de nós e arestas, agora na versão 4.
• D3 (ISC): componentes de baixo nível, incluindo uma simulação de forças, para desenhos totalmente personalizados.
• 3d-force-graph (MIT): um grafo 3D com layout baseado em forças, desenvolvido com Three.js e WebGL. A visualização 3D do IVGraph é construída com essa biblioteca.

Crie um grafo de conhecimento a partir de texto com IA

Uma ferramenta de criação de grafos de conhecimento lê documentos e pede a um modelo de linguagem que extraia entidades, como pessoas, produtos e conceitos, e as relações entre elas. O resultado é armazenado como um grafo que você pode consultar ou fornecer a um chatbot. Trate o resultado como um rascunho: os modelos juntam coisas diferentes que têm o mesmo nome, deixam passar relações e dão nomes diferentes à mesma relação. Confira uma amostra manualmente antes de confiar no resultado. Para saber quando a recuperação de informações em grafos supera a busca vetorial comum, veja nosso guia sobre GraphRAG.

Neo4j LLM Knowledge Graph Builder

O LLM Knowledge Graph Builder é uma forma rápida de testar a ideia com seus próprios arquivos. É um aplicativo online do Neo4j Labs: você conecta um banco de dados Neo4j, adiciona PDFs, documentos, páginas da web ou transcrições do YouTube, escolhe um modelo e ele cria duas camadas. Uma armazena seus documentos divididos em trechos com embeddings; a outra armazena entidades e seus relacionamentos, todos vinculados aos respectivos trechos de origem. Depois, você pode conversar com o resultado e abri-lo no Bloom. A Neo4j observa que a ferramenta funciona melhor com textos longos em inglês, tem desempenho inferior com planilhas, imagens e slides e funciona melhor quando você define os tipos de nós e relacionamentos. O código está sob a licença Apache 2.0, a versão 0.8.7 foi lançada em julho de 2026 e o Docker Compose permite executá-lo localmente.

Microsoft GraphRAG

Microsoft GraphRAG (MIT; versão 3.3.0 de 8 de outubro de 2026) é um pipeline em Python que extrai entidades e relações, agrupa esses elementos em comunidades e gera resumos para responder a perguntas tanto sobre uma coleção inteira quanto sobre entidades específicas. O README alerta que a indexação pode ser cara e recomenda ajustar os prompts aos seus dados. Também descreve o código como uma demonstração, não como um produto com suporte oficial da Microsoft. Comece com uma amostra pequena e acompanhe os custos de uso do modelo.

LightRAG

LightRAG (MIT; versão 1.5.7 de 2 de setembro de 2026) é um projeto de pesquisa, apresentado na EMNLP 2025, que cria um índice em grafo a partir dos seus documentos para recuperação de informações. Ele inclui um servidor e uma interface web para adicionar documentos, fazer perguntas e explorar o grafo, e pode armazenar dados no Neo4j, PostgreSQL, MongoDB ou OpenSearch. Escolha essa opção se você quer GraphRAG com uma interface pronta para usar.

Graphify é um grafo de código, não uma ferramenta para o Notion. Se você procurou uma alternativa ao Graphify esperando encontrar um grafo do Notion, em 2026 os resultados de busca para esse nome são sobre o Graphify, uma skill de código aberto (Apache 2.0) para Claude Code, Cursor, Codex e Gemini CLI. Ele transforma uma base de código, com sua documentação, esquemas SQL e PDFs, em um grafo de conhecimento que o agente de programação pode consultar.

Memória em grafo para agentes de IA

Um agente de IA esquece tudo entre as sessões, a menos que algo armazene o que ele aprendeu. A memória em grafo armazena esse conhecimento como entidades e relações, para que o agente possa buscar uma pessoa e seguir os links para seus projetos e decisões, em vez de reler conversas antigas. Três opções atendem à maioria das configurações. Nosso guia de memória do Claude Code mostra onde cada uma se encaixa em relação ao CLAUDE.md.

O servidor de memória MCP

O servidor de memória do projeto Model Context Protocol (@modelcontextprotocol/server-memory, versão 2.0.0 de 19 de outubro de 2026) mantém um pequeno grafo de conhecimento em um arquivo local: entidades com nome, tipo e observações, além de relações direcionadas com nomes na voz ativa, como works_at. O Claude ou qualquer outro cliente MCP lê e grava nesse arquivo por meio de nove ferramentas, de create_entities a search_nodes. A busca encontra correspondências por palavras, não por significado. É gratuito, roda no seu computador e é mais adequado para um assistente de uso pessoal do que para uma equipe.

Graphiti

Graphiti (Apache 2.0; versão 0.31.2 de 20 de outubro de 2026) cria um grafo temporal: cada fato tem um período de validade, então, quando algo muda, o fato antigo é marcado como inválido em vez de ser excluído, e você pode consultar o que era verdadeiro em qualquer momento. Cada fato tem um link para a mensagem, o documento ou o registro de origem. Ele precisa de um banco de dados de grafos (Neo4j, FalkorDB ou Amazon Neptune) e de um modelo que ofereça suporte a saídas estruturadas; a OpenAI é a opção padrão. O repositório inclui um servidor MCP de referência, e seu README alerta que ele não tem autenticação, então mantenha-o fora de redes não confiáveis. A Zep, empresa por trás do Graphiti, vende um serviço gerenciado para empresas baseado nele.

mem0

mem0 (Apache 2.0) é uma camada de memória para agentes: extrai memórias breves de conversas e recupera as relevantes depois. Sua memória em grafo, que conecta memórias por meio das pessoas, dos lugares e dos conceitos que elas mencionam, funciona na plataforma hospedada Mem0 Platform e está listada no plano Custom na página de preços. O plano gratuito oferece 10.000 adições e 1.000 recuperações por mês nos primeiros 30 dias; depois, 50.000 e 10.000 com sua própria chave de acesso ao modelo.

Se o conhecimento de que seu agente precisa já está no Notion, talvez você nem precise de uma memória separada. A API somente leitura do IVGraph, disponível nos planos Pro e Max, permite que um agente pesquise em um espaço de trabalho, leia uma página em Markdown e siga seus links.

Como escolher em cinco perguntas

Cada resposta indica uma seção acima.

1. Que tipo de dados você tem? Anotações que você escreve: um app de notas com grafo (notas). Documentos que você reuniu: uma ferramenta de criação com IA (IA). Registros de planilhas ou sistemas: um banco de dados de grafos (bancos de dados).
2. Você quer visualizar ou perguntar? Para encontrar agrupamentos, nós centrais e nós órfãos, você precisa de um app de notas ou de uma ferramenta de visualização. Para perguntar “quem está conectado a quem, e por meio de quê?”, você precisa de um banco de dados e de uma linguagem de consulta.
3. Só você ou uma equipe? Só você: Obsidian, Logseq, Anytype ou Gephi. Uma equipe: Kumu para mapas compartilhados, ou um banco de dados hospedado, como AuraDB ou Neptune, com Bloom ou Linkurious como interface.
4. Na nuvem ou no seu computador? No seu computador: Obsidian, Logseq, Anytype, Gephi, Cytoscape, yEd, Neo4j Community Edition, FalkorDB no Docker e o servidor de memória MCP. Na nuvem: InfraNodus, Kumu, IVGraph, AuraDB, Neptune e Mem0 Platform. Qualquer ferramenta que envia texto a um provedor de modelos também envia seus dados para lá.
5. Você vai programar? Não: os apps de notas, InfraNodus, Kumu, IVGraph, Gephi, yEd e o LLM Knowledge Graph Builder. Um pouco: o servidor de memória MCP e o LightRAG. Sim: os bancos de dados, GraphRAG e Graphiti.

Em geral, duas ou três ferramentas passam pelo crivo dessas perguntas. Teste essas opções com uma amostra pequena e real, como um projeto ou cinquenta documentos, e fique com a que responder mais rápido às perguntas que você realmente precisa responder.

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Notas no Obsidian

1. Abra seu vault (cofre) e clique em Open graph view (Abrir visualização em grafo) na faixa de opções, ou execute Graph view: Open graph view (Visualização em grafo: Abrir visualização em grafo) pela paleta de comandos.
2. Abra uma nota que você conhece bem, execute Open local graph (Abrir grafo local) e defina a profundidade como 2.
3. Nas configurações do grafo, ative Orphans (Órfãos) e observe as notas que ficam isoladas. Cada uma delas é um link que você nunca criou.

Um espaço de trabalho do Notion no IVGraph

1. Clique em Entrar com Notion no ivgraph.com e autorize o acesso na própria janela do Notion.
2. Aguarde a primeira sincronização. A sincronização de um espaço de trabalho pequeno leva cerca de dois minutos.
3. Abra o grafo, busque um projeto para ver tudo o que está vinculado a ele e depois experimente o layout Esfera.

Documentos no Neo4j

1. Crie uma instância do AuraDB Free em console.neo4j.io e baixe o arquivo de credenciais. Não é necessário informar uma forma de pagamento.
2. Abra o LLM Knowledge Graph Builder e arraste o arquivo de credenciais para a caixa de diálogo de conexão.
3. Adicione dois ou três PDFs ou um link de uma página da web, escolha um modelo e gere o grafo. Depois, faça uma pergunta no chat e confira quais trechos foram usados na resposta.

Seja qual for o caminho que você escolher, avalie o resultado com base em uma pergunta que você realmente tenha. Se o grafo responder a essa pergunta mais rápido do que a busca, continue. Se não, o problema geralmente é a falta de conexões nos seus dados, não a ferramenta.

Perguntas frequentes