Hyper-Extract: 将长文档转为知识图谱的命令式解决方案（支持超图、时间/空间关系、80+领域模板、增量更新，可导出到 Obsidian/本地运行）

将论文、财报、合同等长文档快速转成知识图谱的工具 Hyper-Extract，支持时间/空间关系、增量更新与多模板，可导出 Obsidian 并本地运行。

简介

Hyper-Extract 通过将非结构化文本转化为知识图谱，简化了“翻文档、摘信息、整理关系”的过程。只需一条命令即可完成处理与结构化输出。

主要特性

• 结构化能力
  • 支持超图，能处理时间与空间关系。
• 丰富模板
  • 内置 80+ 领域模板，拿来就用，降低定制成本。
• 增量更新
  • 支持持续积累知识库，便于迭代与扩展。
• 兼容导出
  • 能导出到 Obsidian，也支持本地运行，便于离线使用。

使用场景

• 将论文、财报、合同等长文档转成可查询的知识图谱。
• 快速提取关键信息、建立实体和关系。

快速入门

1. 准备文本或文档。
2. 使用命令将文本转为知识图谱。
3. 根据需要导出到 Obsidian 或在本地运行。

参考地址

• GitHub 项目： https://github.com/yifanfeng97/hyper-extract

说明：该工具旨在通过 AI 将文本结构化，提升信息提取与知识管理效率。

下载链接

GitHub：
https://github.com/yifanfeng97/hyper-extract