LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于当前市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain在这里发挥了重要作用,提供了必要的标准化处理。LLM Graph Transformer采用了双模式设计,提供了两种相互独立的运行模式。 LLM Graph Transformer实现了两种...
这种双模式设计确保了LLM Graph Transformer可以适配不同类型的LLM,无论是通过工具直接构建还是通过文本提示解析来生成图谱结构。 即使使用支持工具/函数的模型,也可通过设置 _ignore_tools_usage=True_ 参数启用基于提示的提取模式。 基于工具的提取实现 选择基于工具的提取方法作为主要实现方案的原因在于,它能够最大程度...
LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于当前市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain在这里发挥了重要作用,提供了必要的标准化处理。LLM Graph Transformer采用了双模式设计,提供了两种相互独立的运行模式。 LLM Graph Transformer实现了两种...
LangChain框架作为一个为大型语言模型应用提供通用接口的框架,将知识图谱的构建以LLM Graph Transformer的形式整合到了其中,为开发者提供了强大的工具。 LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain提供了...
LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于当前市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain在这里发挥了重要作用,提供了必要的标准化处理。LLM Graph Transformer采用了双模式设计,提供了两种相互独立的运行模式。
使用LangChain实现,您可以使用node_properties和relationship_properties属性来指定希望LLM提取的节点或关系属性。 LLMGraphTransformer实现的不同之处在于,所有节点或关系属性都是可选的,因此并非所有节点都具有description属性。如果我们愿意,我们可以定义一个自定义提取,使其具有强制性的description属性,但在本文的实现中我们...
在LangChain框架下,知识图谱的构建可以通过LLM Graph Transformer来实现。LLM Graph Transformer是一个可适配任意LLM的图谱构建框架,它采用了双模式设计,提供了基于工具和基于提示的两种运行模式。 基于工具的模式适用于支持结构化输出或函数调用的LLM,通过LLM的内置with_structured_output功能实现工具调用。而基于提示的模式...
在我们的实现中,我们将使用 LangChain 库中提供的 LLMGraphTransformer。LLMGraphTransformer[14]不是像本文中的实现那样使用纯提示工程,而是使用内置函数调用支持来提取结构化信息(LangChain 中的结构化输出 LLM)。您可以检查系统提示[15]: 代码语言:javascript ...
现在是时候根据获取的文档来构建图谱了。为此,我们开发了一个 LLMGraphTransformer 模块,它极大地简化了在图数据库中构建和存储知识图谱的过程。 llm=ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-0125-preview") llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm) ...
在LangChain Experimental 包中,我们有一个 Graph Transformer 模块,我们将从那里导入 LLM Graph Transformer,它利用复杂的提示将数据转换为可以存储在图数据库中的形式。 我们还将导入 Neo4j 的图数据库,不仅作为图数据库使用,还可以作为普通的向量数据库使用。