一个典型的 GraphRAG 应用涉及使用 LLM 生成Cypher 查询语言。然后,LangChain 的 GraphCypherQAChain 将生成的 Cypher 查询提交到图数据库(例如 Neo4j)以检索查询输出。最后,LLM 将根据初始查询和图查询的响应返回一个答案。此时,响应仅基于传统的图查询。自从 Neo4j 引入向量索引功能以来,我们也可以执行语义查询。在...
首先我们要连接到数据库,我们将使用驱动方法,传入我们的 URI(存储在 Neo4j URI 环境变量中),还需要提供用户名和密码进行身份验证,并创建驱动实例。然后我们创建一个新会话,并使用会话的 run 方法对 Neo4j 运行查询。我们将使用这个查询语句: 如果你不熟悉 Neo4j 可能会觉得有点复杂,但它的意思是 Neo4j 应该返回所...
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"]...
在前文《用国产大模型+LangChain+Neo4j建立知识图谱 之四 开发实现局部和全局查询的自由对话Agent》等的系列文章之中,用云端大参数的LLM从非结构化文本中提取实体关系建立了知识图谱,并开发了基于知识图谱可以执行全局查询与局部查询的Agent。在实际的落地应用场景中,有从结构化存量知识库构建知识图谱的,也有企业敏感的...
可以通过Neo4j的向量索引和Neoconj图数据的强大能力来实现检索增强的生成系统,提供精确且上下文丰富的答案。 两条路: 向量相似性搜索来检索非结构化信息, 访问图数据库来提取结构化信息, 最后,系统将检索到的结构化和非结构化的信息传递给大语言模型Mistral-b, ...
面使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG 非结构化数据到可查询图谱 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...
pr_agent.toml 🦜️🔗 LangChain Neo4j This repository contains 1 package with Neo4j integrations with LangChain: langchain-neo4j Releases5 libs/neo4j/v0.4.0Latest Mar 3, 2025 + 4 releases Packages No packages published Contributors7
一、LangChain与Neo4j的基础介绍 LangChain,作为一款强大的自然语言处理链工具,允许开发者灵活地构建和优化NLP流水线。Neo4j则是一个高性能的图数据库管理系统,以其直观的图形模型和高效的查询性能而受到广泛赞誉。这两者的结合,为GraphRAG的实现提供了坚实的技术基石。 二、实现GraphRAG的技术痛点 在实现GraphRAG的过程...
一、Langchain与Neo4j简介 Langchain是一个基于自然语言处理(NLP)的链式推理框架,它可以帮助开发者轻松地构建复杂的NLP应用,实现文本的理解、分析和生成等功能。Neo4j则是一个高性能、易用的图数据库,专门用于存储、查询和处理大规模的图谱数据。 二、图谱GraphRAG实现的技术难点 在实现图谱GraphRAG的过程中,我们面临...
| 步骤1:安装Neo4j数据库 | 创建K8S部署文件 | `kubectl create -f neo4j.yaml` | | 步骤2:配置Neo4j数据库 | 设置用户名、密码、数据卷等参数 | `kubectl apply -f neo4j-config.yaml` | | 步骤3:启动Neo4j数据库 | 启动Neo4j数据库服务 | `kubectl apply -f neo4j-service.yaml` | ...