KnowledgeGraph GPT

KnowledgeGraph GPT是一款基于GPT-3大模型开发的文本结构化处理工具，核心定位是将非结构化文本转换为标准格式的知识图谱，帮助用户快速梳理文本中的实体、关系与属性信息。其核心功能包括非结构化文本解析、实体关系自动抽取、知识图谱可视化展示、多格式导出、批量文本处理等，适用于需要对文本内容进行结构化梳理的各类场景，目标用户覆盖学术研究者、内容运营人员、企业数据分析人员、知识管理从业者等群体，可用于文献信息整理、行业知识库搭建、业务数据结构化归档等多种工作场景。

主要功能

• 文本转图谱：用户只需在输入框中粘贴或上传非结构化文本内容，点击转换按钮后，系统会自动调用GPT-3模型对文本进行语义解析，识别其中的核心实体、实体属性以及实体之间的关联关系，最终生成标准的三元组结构知识图谱，无需用户手动标注实体与关系，降低结构化处理的人工成本。
• 实体关系抽取：系统在解析文本过程中，会自动对文本中的人物、组织、地点、事件、概念等不同类型的实体进行分类标记，同时梳理实体之间的所属、关联、因果、协作等多种关系，支持用户手动调整实体分类与关系定义，适配不同行业的实体标注规范，提升抽取结果的适配性。
• 图谱可视化：转换完成的知识图谱支持以节点关联图的形式直观展示，用户可以拖拽调整节点位置，点击单个节点查看对应实体的详细属性与关联关系，也可以通过缩放功能查看整体图谱结构或聚焦某一局部关联网络，帮助用户快速梳理文本内容的逻辑框架。
• 多格式导出：生成的知识图谱支持多种格式导出，包括JSON、CSV等结构化数据格式，方便导入数据库或其他数据分析工具进行后续处理，也支持导出PNG、SVG等图片格式用于报告演示，同时可导出RDF标准格式满足语义网相关的开发与研究需求。
• 批量文本处理：用户可以同时上传多篇TXT、DOCX格式的文本文件，系统支持批量对多个文本内容进行解析，生成统一的知识图谱，自动合并不同文本中出现的相同实体与关联关系，适合处理多源文本的整合结构化工作，提升批量处理的效率。
• 自定义规则配置：用户可以根据自身业务需求，预先设置实体类型、关系类型的自定义规则，系统在解析过程中会优先按照用户设置的规则进行实体与关系的识别抽取，适配特定行业的知识建模需求，减少后续人工调整的工作量。

怎么使用

1. 第一步，打开KnowledgeGraph GPT官网首页，点击页面中的文本输入区域，可直接粘贴需要处理的非结构化文本，也可以点击上传按钮选择本地的TXT、DOCX格式文本文件。第二步，若有自定义实体与关系规则需求，点击规则配置按钮，按照页面提示添加自定义的实体类型、关系类型，完成后保存配置。第三步，点击页面中的开始转换按钮，系统会自动调用GPT-3模型对文本进行解析，解析过程中可查看实时进度条，等待处理完成。第四步，转换完成后进入图谱预览页面，可拖拽调整节点位置，点击实体节点查看详细信息，若有不准确的实体或关系可直接在页面中进行编辑修改。第五步，确认知识图谱内容无误后，点击导出按钮，选择需要的导出格式，即可将处理后的结构化数据保存到本地使用。

适合什么人群

• 学术研究者（文献内容结构化梳理）
• 知识管理从业者（企业知识库搭建）
• 内容运营人员（内容素材分类整理）
• 数据分析人员（业务文本数据结构化处理）
• 新闻编辑（新闻事件关系梳理）
• 法律从业者（法律条文关联关系梳理）

总结

这是一款面向文本结构化处理需求的工具，核心是借助大模型的语义理解能力，解决传统人工梳理知识图谱效率低、成本高的问题。区别于通用的文本处理工具，它专注于知识图谱的生成场景，内置了完整的实体识别、关系抽取、可视化展示链路，用户不需要掌握复杂的知识图谱建模知识，只需要输入原始文本即可获得结构化的图谱结果。对于需要处理大量非结构化文本、梳理内容逻辑关联的用户来说，它可以减少大量手动标注的工作量，同时支持自定义规则调整和多格式导出，能够适配不同行业的结构化处理需求。不过目前工具依赖GPT-3模型的处理能力，对于专业领域的生僻术语识别准确率会受限于模型的训练数据，建议使用时搭配后续的人工校验，以提升结果的准确性。

价格与免费额度

该工具提供免费使用版本与付费版本，免费版支持单次处理不超过5000字符的文本，每日最多可处理5次转换请求，支持基础的JSON与图片格式导出，适合有少量文本处理需求的个人用户体验使用。付费版分为月度订阅与单次点数购买两种模式，月度订阅价格为19美元/月，支持单次处理不超过5万字符的文本，无每日处理次数限制，解锁批量处理、自定义规则配置、RDF格式导出等功能，适合有长期文本结构化需求的用户。单次点数购买为10美元可兑换100点，每处理1万字符消耗1点，适合有短期批量处理需求的用户按需购买。

优点与不足

能帮你做的 8 件事

1. 01文本转图谱
2. 02实体关系抽取
3. 03图谱可视化
4. 04多格式导出
5. 05知识图谱生成场景的常用方案
6. 06文本结构化场景的常用方案
7. 07学术研究者（文献内容结构化梳理）的日常效率工具
8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

• 2026.06.14KnowledgeGraph GPT 收录进 Toolifai 目录
• 页面资料核验与信息更新

常见问题