官方技能 · AI 實務
從文件擷取知識圖譜
從文件擷取實體和關係，整理成附原文引句和信心程度的三元組，合併名稱，輸出可轉成 CSV 的表格和 Mermaid 圖。
AI 技能
讓 AI 把文件變成知識圖譜
在你的 AI 中使用這個技能
免費 14 天 · 不需信用卡
可在 Claude、ChatGPT 和程式設計代理中使用。使用 Team 和 Business 方案時，我們改進官方技能後，你 Pod 裡的這個技能會自動更新。
適用情境
- 想跨大量文件整理人、公司和產品之間的關係
- 需要給圖形工具或 RAG 系統用的 CSV
你要提供的內容
- 文件或貼上的文字
- 重要的實體類型和關係
- 現有的標準名稱清單（選填）
你會得到的內容
一張實體表、一張附引句和信心程度的三元組表、一張 Mermaid 圖，以及關於重複實體的待釐清問題。
運作方式
- 先固定實體類型和述詞
- 逐句擷取三元組
- 評定信心程度
- 把重複的實體合併到標準名稱
- 檢查矛盾
- 寫出輸出
範例
交給 AI 的內容
D1（通話記錄，5月3日）：「光浪科技的陳美雅說，他們已經在財務團隊導入 Ledgerly。他們的財務長白志強已經簽核。」 D2（電子郵件，5月10日）：「光浪科技股份有限公司想加購 Ledgerly Reports。美雅提到子晴可能會接手這個專案。」 輸出： `
得到的結果（開頭部分）
實體
| id | canonical_name | type | aliases |
|---|---|---|---|
| E1 | 光浪科技 | Company | 光浪科技股份有限公司 |
| E2 | 陳美雅 | Person | 美雅 |
| E3 | 白志強 | Person | |
| E4 | Ledgerly | Product | |
| E5 | Ledgerly Reports | Product | |
| E6 | 子晴 | Person | |
| E7 | Ledgerly 導入 | Project | |
| E8 | Ledgerly 專案 | Project |
三元組
| subject | predicate | object | confidence | source_quote | source |
|---|---|---|---|---|---|
| 陳美雅 | works_at | 光浪科技 | high | 「光浪科技的陳美雅」 | D1，第 1 句 |
| 光浪科技 | uses | Ledgerly | high | 「他們已經在財務團隊導入 Ledgerly」 | D1，第 1 句 |
| 白志強 | works_at | 光浪科技 | high | 「他們的財務長白志強」 | D1，第 2 句 |
| 白志強 | approved | Ledgerly 導入 | high | 「白志強已經簽核」 | D1，第 2 句 |
| 光浪科技 | interested_in | Ledgerly Reports | high | 「想加購 Ledgerly Reports」 | D2，第 1 句 |
| 子晴 | may_lead | Ledgerly 專案 | medium | 「子晴可能會接手這個專案」 | D2，第 2 句 |
這份結果的其餘部分、完整步驟，以及 AI 回答前做的檢查，在你把技能加入 Pod 後就能使用。
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更新紀錄
- v1.0.0 · · First release.
參考來源
- RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax (2026-11-04 查閱)
- Welcome - GraphRAG (2026-11-04 查閱)
- Flowcharts Syntax | Mermaid (2026-11-04 查閱)
- Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology (2026-11-04 查閱)