分解是通过使用 GPT-3.5 Turbo 模型和一个基本的提示模板的 query_analyzer 链完成的:class SubQuery(BaseModel): """将给定问题/查询分解为子查询""" sub_query: str = Field( ..., description="对原始问题的唯一释义。", ) system = """你是一名专家,能够将用户问题转换为 Neo4j Cypher 查询。 执行查...
先导入必要的库和包,为数据集准备、Neo4j向量索引接口、Mistral 7B的文本生成功能奠定基础。 采用dotenv方式,安全加载环境变量,保护OpenAI和Neo4j的敏感信息。 importosimportrefromlangchain.vectorstores.neo4j_vectorimportNeo4jVectorfromlangchain.document_loadersimportWikipediaLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpen...
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"]...
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...
这篇文章综合了Neo4j GraphRG解决方案的工具链优势以及微软GraphRAG解决方案全局视野的优势,作了探索性的尝试,这里翻译重现一下实验, 英文原文网址,它来自Neo4j GrapRAG方案综述文章的引文(中文译文),属于G…
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
NEO4J_USERNAME=neo4j NEO4J_PASSWORD=值 AURA_INSTANCEID=值 AURA_INSTANCENAME=Instance01 现在让我们创建知识图谱。 1.安装库 fromdotenvimportload_dotenv importos # 常见的数据处理 importtextwrap # Langchain fromlangchain_community.graphsimportNeo4jGraph ...
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...
| 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` | ...
graphs import Neo4jGraph os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "OPENAI_API_KEY" graph = Neo4jGraph( url="bolt://44.212.12.199:7687", username="neo4j", password="buoy-warehouse-subordinates" chain = GraphCypherQAChain.from_llm( ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True, )...