硅基流动 SiliconCloud × Chat2Graph：基于多智能体的知识图谱自动构建

原创 SiliconCloud 2025-06-18 18:14 北京

Chat2Graph 已全面集成 SiliconCloud 平台的 API 服务。

面对日益复杂的知识结构与关联数据场景，传统的表格数据处理方式已难以满足深层分析与智能问答需求。随着大语言模型兴起，图计算与 AI 的融合成为关键发展方向。一方面，大模型降低了图计算使用门槛，提升用户体验；另一方面，图计算增强了大模型的关联分析和推理生成能力。

基于此，蚂蚁集团开源了 Chat2Graph 图原生智能体系统（https://github.com/TuGraph-family/chat2graph）。该系统充分发挥图数据在关系建模与可解释性方面的优势，全面提升智能体的推理、规划、记忆、知识与工具协作能力，同时推动图数据库智能化转型，实现降本增效的同时加速内容生成，最终达成人与图数据的自然交互。

Chat2Graph 现已全面集成硅基流动 SiliconCloud 平台的大模型 API 服务。开发者可自由选择包括 DeepSeek-R1 & V3、Qwen3-32B 在内的数十款大模型。基于 SiliconCloud 极速响应、稳定可靠的 API 服务，Chat2Graph 能进一步提升图计算处理能力，满足复杂场景下的数据分析需求，为开发者和企业提供从数据导入到洞察输出的完整图智能解决方案。

在实际应用中，Chat2Graph 支持用户从海量文档、报告或数据源中提取并可视化知识关系，自动构建与交互式探索知识图谱；辅助揭示金融风控、供应链优化、生命科学等领域中的深层联系、关键节点与社区结构；基于最新图谱动态提供语境感知的智能问答和决策支持能力；深度结合符号主义优势，提供高质量的任务规划和记忆召回，实现精确工具调用，助力开发者、产品经理及研究人员更高效地利用数据与知识，实现从传统数据分析向智能化决策的升级。

1. 获取硅基流动的 SiliconCloud API Key

打

（

https://cloud.siliconflow.cn/

）并注册/登录账号。

登录后，

2. 部署 Chat2Graph

1. 下载 Chat2Graph

git clone https://github.com/TuGraph-family/chat2graph.git

2. 准备执行环境

准备符合要求的 Python 和 NodeJS 版本。

Python：

推荐 NodeJS >= v16。

你可以使用 conda 等工具来管理 Python 环境：

conda create -n chat2graph_env python=3.10conda activate chat2graph_env

3. 构建 Chat2Graph

一键构建 Chat2Graph：

cd chat2graph./bin/build.sh

4. 配置 SiliconFlow 模型

准备 .env 配置文件：

cp .env.template .env && vim.env

填写 SiliconFlow 模型配置：

# SiliconFlow 模型配置LLM_NAME=deepseek-ai/DeepSeek-V3LLM_ENDPOINT=https://api.siliconflow.cn/v1LLM_APIKEY={your-siliconflow-api-key}EMBEDDING_MODEL_NAME=BAAI/bge-large-zh-v1.5EMBEDDING_MODEL_ENDPOINT=https://api.siliconflow.cn/v1/embeddingsEMBEDDING_MODEL_APIKEY={your-siliconflow-api-key}

5. 启动 Chat2Graph

一键启动 Chat2Graph：

./bin/start.sh

当看到如下日志时，表示 Chat2Graph 已成功启动：

Starting server...Web resources location: /Users/florian/code/chat2graph/app/server/webSystem database url: sqlite:////Users/florian/.chat2graph/system/chat2graph.dbLoading AgenticService from app/core/sdk/chat2graph.yml with encoding utf-8Init application: Chat2GraphInit the Leader agentInit the Expert agents____ _ _ ____ ____ _ / ___| |__ ___| |_|___ \ / ___|_ __ __ _ _ __ | |__ | | | '_ \ / _` | __| __) | | _| '__/ _` | '_ \| '_ \ | |___| | | | (_| | |_ / __/| |_| | | | (_| | |_) | | | | \____|_| |_|\__,_|\__|_____|\____|_| \__,_| .__/|_| |_| |_| * Serving Flask app 'bootstrap' * Debug mode: offWARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on http://127.0.0.1:5010 * Running on http://192.168.1.1:5010Chat2Graph server started success !

3. 使用 Chat2Graph

Chat2Graph 部署完成后，你可以在浏览器访问 http://localhost:5010/ 使用 Chat2Graph。

1. 注册图数据库

提前注册图数据库实例，可以体验完整的 Chat2Graph 的「与图对话」功能。当前支持 Neo4j 和 TuGraph 图数据库。

启动 Neo4j 实例：

docker pull neo4j:latestdocker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --name neo4j-server --env NEO4J_AUTH=none \ --env NEO4J_PLUGINS='["apoc", "graph-data-science"]' neo4j:latest

启动 TuGraph 实例：

docker pull tugraph/tugraph-runtime-centos7:4.5.1docker run -d -p 7070:7070 -p 7687:7687 -p 9090:9090 --name tugraph-server \ tugraph/tugraph-runtime-centos7:latest lgraph_server -d run --enable_plugin true

2. 与图轻松对话

自动完成知识图谱的构建与分析任务。

支持图模型与图数据的实时渲染。

4. 集成 Chat2Graph

如果你需要将 Chat2Graph 深度集成到现有系统中或构建定制化的智能体应用，Chat2Graph 提供了清晰简洁的 SDK API，让你轻松定制智能体系统。

配置 SiliconFlow 模型：

SystemEnv.LLM_NAME="deepseek-ai/DeepSeek-V3"SystemEnv.LLM_ENDPOINT="https://api.siliconflow.cn/v1"SystemEnv.LLM_APIKEY="{your-siliconflow-api-key}"SystemEnv.EMBEDDING_MODEL_NAME="BAAI/bge-large-zh-v1.5"SystemEnv.EMBEDDING_MODEL_ENDPOINT="https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings"SystemEnv.EMBEDDING_MODEL_APIKEY="{your-siliconflow-api-key}"

仿写 chat2graph.yml 文件，一键初始化智能体：

chat2graph = AgenticService.load("app/core/sdk/chat2graph.yml")

同步调用智能体：

answer = chat2graph.execute("What is TuGraph ?").get_payload()

异步调用智能体：

job = chat2graph.session().submit("What is TuGraph ?")answer = job.wait().get_payload()

至此，本文展示了如何在 Chat2Graph 中调用硅基流动 SiliconCloud 的大模型 API 服务，无论独立使用还是 SDK 集成，Chat2Graph 都能提供强大的图智能能力，助力从传统数据分析向智能化决策的升级。

更多 SiliconCloud 使用场景与应用案例：

https://docs.siliconflow.cn/cn/usercases/awesome-user-cases

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