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好的，我理解你的问题。你正在寻找能够构建知识图谱的工具，特别是要求工具能够处理较大的节点容量和呈现清晰的层次结构。以下是一些建议的知识图谱构建工具，它们都有各自的优点和特性：
- Neo4j：Neo4j 是一个流行的图形数据库和知识图谱构建工具。虽然你提到了节点容量的问题，但Neo4j确实有其限制。你可以尝试优化你的数据模型或查询方式来减少节点的复杂性。此外，Neo4j的社区版和专业版可能会有不同的节点容量限制，你可以考虑升级到专业版以获取更多功能。
- Dgraph：Dgraph 是一个高性能、开源的图形数据库，特别适合构建大规模知识图谱。它的存储设计允许大规模增长和高效查询，适合处理大量数据。
- Apache TinkerPop：这是一个开源的图形处理框架，提供了许多工具和库来帮助构建知识图谱。它提供了一个名为Gremlin的图形遍历语言，可以处理复杂的图形结构。它的可扩展性和灵活性使得它能够处理大规模的知识图谱。
- OrientDB：这是一个多模型的数据库管理系统，支持图形数据库模式。它提供了一个强大的API来构建和管理知识图谱。OrientDB具有可扩展性和高性能的特点，适合处理大规模数据。
- GraphDigger：这是一个用于知识图谱可视化的工具。它可以展示复杂的图形结构，并支持交互式的节点和边操作。虽然它主要是一个可视化工具，但它可以帮助你更好地理解和展示知识图谱的结构。
- 语义网络工具: 如RDF框架（如Apache Jena）和语义网络存储（如Virtuoso）也是构建知识图谱的重要工具。它们基于语义网技术，能够处理丰富的元数据和信息层次结构。
每个工具都有其优势和限制，你应该根据你的具体需求和项目规模选择合适的工具。同时，为了提高知识图谱的构建效率和质量，你还可以考虑以下几点：
- 使用知识抽取技术从文本和其他数据源中提取实体和关系。
- 利用自然语言处理技术（如命名实体识别和关系抽取）来丰富知识图谱的内容。
- 采用合理的数据建模和图形设计方法来优化知识图谱的结构。
最后，对于工具的使用和功能了解，我建议你查阅相应工具的官方文档和社区资源，以获取更详细的信息和示例。希望这些建议对你有所帮助！
