我们需要安装 LangChain、OpenAI 的 LangChain、Ollama、LangChain Experimental,因为图解决方案目前在 LangChain 实验包中。 我们还需要安装 Neo4j,以及用于在 Jupyter Notebook 中显示图的 py2neo 和 ipywidgets。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %pip install--upgrade--quiet langchain lan...
我们首先创建一个Neo4jGraph[11]实例,这是我们添加到 LangChain 的便利包装器: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_community.graphsimportNeo4jGraph os.environ["NEO4J_URI"]="bolt://44.202.208.177:7687"os.environ["NEO4J_USERNAME"]="neo4j"os.environ["NEO4J_PASSWORD"]...
因此,在接下来的文章中,提出基于Neo4j来实现自定义的GraphRAG查询。由于目前在工作中的主要技术栈是langchain,所以我将采用langchain来进行讲解和示例展示。 3. 基于Neo4j+langchain自定义GraphRAG查询 在自定义查询之前,我们首先需要把数据导入到Neo4j中,我在这篇文章中也提到了对的方法,具体不再赘述。参考上面提到的...
使用Neo4j和LangChain实现“Local to Global”的GraphRAG GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强技术。它使用多来源数据构建图模型的知识表达,将实体和关系之间的联系以图的形式展示,然后利用大语言模型进行检索增强。这种方法能更高效准确地检索相关信息,并为LLM生成响应提供更好的上下文。微软和领英的技术人员已经科学的...
今天我要通过使用Neo4j、LangChain和Streamlit的GraphRAG示例来创建一个可以与您的转换为知识图谱的文档进行交谈的Chatbot。GraphRAG是由微软研究团队于2024年2月提出的重磅-微软发表GraphRAG论文并即将开源项目。他们最近基于这项工作发布了一个实现重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG,您也应该去了解一下。
在Python中构建GraphRAG系统,通常需要结合多个库和框架,如LangChain、Neo4j、OpenAI等。以下是一个简化的示例,展示了如何使用这些工具来构建基本的GraphRAG系统。 首先,确保安装了必要的Python库,包括LangChain及其相关依赖。然后,可以创建Neo4j图数...
Neo4j则是一个高性能的图形数据库管理系统,它将结构化数据存储在图中而不是表中,从而实现对数据的高效查询和遍历。 通过将LangChain与Neo4j相结合,GraphRAG能够充分利用两者的优势。Neo4j用于存储和管理知识图谱,而LangChain则提供了一套强大的工具来与LLM进行交互,实现自然语言的理解与生成。这种结合使得GraphRAG能够...
最后,LangChain 最后一次调用 Azure OpenAI 服务。该服务将数据库查询的 JSON blob 总结为自然语言,并在 Streamlit UI 中呈现给用户。 那么,我们取得了什么成果呢?我们使人们能够向 Neo4j 数据库提问自然语言问题。这意味着非技术用户现在可以探索图形并从数据连接中获得价值,比如了解有多少患者同时咳嗽和体重下降。我...
使用Neo4j Desktop 启动 Neo4j 本地实例 The New4j DesktopInterface 使用LangChain 在本地连接到 Neo4j 数据库。好消息是 LangChain 具有一个可供使用的模板,方便快速设置。 2. 提取 使用提示工程和LLM来提取信息、节点及其连接。以下是一个提示的示例: ...
二、创建 Neo4j GraphRAG 智能体 如今,您可能已经注意到,生成式 AI(Generative AI, GenAI)的发展正朝着智能体化方向迈进,至少在撰写本文时是这样。因此,理解什么是智能体非常重要,我们在 LangChain 的入门部分已经介绍过。在本节中,我们将更专注于构建用于聊天机器人的智能体。