在LangChain框架中,with_structured_output方法支持通过工具或函数进行信息提取,输出格式可以通过JSON结构或Pydantic对象定义。基于可维护性考虑,作者选择了Pydantic对象作为定义方式。 首先定义节点类Node: classNode(BaseNode): id:str=Field(...,description="Name or human-readable unique identifier")# 名称或可读的...
Optional from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from retry import retry class DuplicateEntities(BaseModel): entities: List[str] = Field( description="Entities that represent the same object or real-world entity and should be merged" ) class Disambiguate(BaseModel): merge_entities: Op...
LangChain已经将图构建模块的首个版本集成到了其生态之中,今天本文将展示基于知识图谱的RAG应用实战 。本系列合集,点击链接查看 图检索增强生成(Graph RAG)正逐渐流行起来,成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性,将数据以节点和关系的形式组织起来,从而增强检索信息的深度和上下文关联性。
只有不断解决这些问题,才能推动基于知识图谱的LangChain应用走向更加成熟和广泛的应用场景。五、结语 本文探讨了基于知识图谱的LangChain应用实战,展示了这一组合在增强信息检索和生成准确性方面的巨大潜力。随着技术的不断发展,我们有理由相信,基于知识图谱的LangChain应用将在未来的人工智能领域发挥更加重要的作用。特别是...
基于知识图谱的LangChain应用实战 图检索增强生成(Graph RAG)正逐渐流行起来,成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性,将数据以节点和关系的形式组织起来,从而增强检索信息的深度和上下文关联性。 示例知识图谱 图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势,能够轻松捕捉不同数据类型...
基于这些实验,我们已经将图构建模块的首个版本集成到了 LangChain 中,本文将展示其应用。 相关代码已在 GitHub 上发布。 Neo4j 环境搭建 为了跟随本文的示例,您需要搭建一个 Neo4j 实例。最简单的方法是在 Neo4j Aura 上启动一个免费实例,它提供了 Neo4j 数据库的云版本。当然,您也可以通过...
- LangChain正在使用LLMs实现图构建,用于构建知识图谱。 - GraphRAG是一个需要先构建图的工具。 - 该文章深入介绍了LangChain使用LLMs进行图构建的实现。 - 文章包含了一个链接,可以了解更多关于使用LLM图转换器构建知识图谱的信息。
LangChain的LLM Graph Transformer是一款先进的人工智能工具,旨在将非结构化文本转换为详细的知识图谱。该工具以其双模式操作和与流行的图数据库平台Neo4j的无缝集成而脱颖而出。它特别针对增强检索增强生成(RAG)应用程序,通过智能地映射数据中的关系来提升应用程序。对于那些希望利用人工智能从文本中提取和组织复杂信息的...
网址:https://github.com/langchain-ai/langchain LangChain 是一个基于大型语言模型(LLMs)的应用开发框架,旨在帮助开发人员构建由语言模型驱动的应用程序。这个框架的设计理念是将不同的组件“链”在一起,以创建更高级的LLMs用例。 LangChain的核心组成部分包括: Prompt Templates:这是不同类型提示的模板,例如“ch...
使用LangChain的图构建模块(如LLMGraphTransformer)将识别出的实体和关系存储到图数据库中(如Neo4j)。 混合检索方法: 结合向量搜索和关键字索引以及图检索技术,实现更加全面的信息检索。这种方法可以充分利用非结构化文本数据和结构化图数据的优势。 使用LangChain的检索器(如RAG检索器)结合关键字和向量搜索筛选非结构化...