llm = OpenAI( api_key=OPENAI_API_KEY, temperature=0.9 )# 使用知识三元组提取提示创建一个LLMChainchain = LLMChain(llm=llm, prompt=KNOWLEDGE_TRIPLE_EXTRACTION_PROMPT)要构建知识图谱，您只需要一些相关的文本数据。在这里，我从字符串输入加载文本。但是，重要的是要注意，您还可以使用Python中的...
什么是知识图谱? 为什么需要知识图谱? 实施 1、安装和导入软件包 2、设置API密钥 3、定义提示 4、初始化链 5、可视化构建的知识图谱 参考链接: 大脑以信息图的形式存储知识。 在本中,我将带领大家了解知识图谱以及如何从自己的文本数据构建一个。 什么是知识图谱? Knowledge Graph,也称为语义图,是一种高效存储数...
文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域,其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久,但随着大型语言模型(LLMs)的发展,其应用范围得到了显著扩展,并逐渐成为主流技术方案之一。 上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展示了包含个人与公司关系描述的非结构化...
通过遵循这种结构化方法,并从 Form 10-K 报告中纳入相关数据,创建一个全面且动态的知识图谱是可行的。这样的图谱不仅有助于深入了解公司披露,还能在各个领域支持知情决策。 使用Neo4j 和 Langchain 从《吠陀·歌》评论 PDF 中创建基本知识图谱 让我们详细说明如何使用《吠陀·歌》数字副本,这是一部著名的精神文本,...
因此,知识图谱仅存储重要的数据点。这显著降低了检索时间复杂度,并减少了空间复杂度。 实施步骤 安装和导入包 pip install -q langchain openai pyvis gradio==3.39.0 导入已安装的包: from langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain.llms.openai import OpenAIfrom langchain.chains import LLMChain...
LLM 凭借其对语言和上下文的深刻理解,可以自动化知识图谱创建过程中的大部分工作。通过分析文本数据,这些模型能够识别实体,理解它们之间的关系,并提出如何在图结构中最佳表示这些实体。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。 ...
文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域,其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久,但随着大型语言模型(LLMs)的发展,其应用范围得到了显著扩展,并逐渐成为主流技术方案之一。 上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展示了包含个人与公司关系描述的非结构化...
在图谱生成之后，我们将采用一种混合检索方法，结合向量和关键字索引以及图检索技术，用于 RAG 应用。结合混合（向量 + 关键字）和图检索方法。上图展示了一个检索过程，从用户提出问题开始，然后由 RAG 检索器处理。这个检索器结合了关键字和向量搜索来筛选非结构化文本数据，并将其与从知识图谱中提取的信息结合起来...
首先,根据提取到的实体在知识图谱中查找相关的信息「这是通过 self.graph.get_entity_knowledge(entity) 实现的,它返回的是与实体相关的所有信息,形式为三元组」 然后,将所有的三元组组合起来,形成上下文 最后,将问题和上下文一起输入到qa_chain,得到最后的答案 比如能自动生成代码并执行的:llm_math等等 比如面向私...
设置 Neo4j 环境 知识图谱 Cypher 搜索 总结：参考链接：使用 LangChain 库，可以方便地生成 Cypher 查询...