我们还导入 Neo4j 的图类,这在 LangChain Community 包的 Graphs 模块中。我们还导入 Chat OpenAI 作为 Ollama 的后备模型。 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 Neo4...
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"]...
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_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 fromlangchain_community.vectorstoresimportNeo4jVector ...
GraphCypherQAChain 该类作用为借助LLM从用户输入的问题生成Cypher查询(和MySQL类似的查询语言),然后执行这些查询在Neo4j图形数据库中,并根据查询结果提供答案 Mistral-7B 一种最新的大语言模型,在各项测试中表现卓越。 3. 具体实现 从安装依赖项开始 pip install langchain openai wikipedia tiktoken neo4j python-doten...
MAP_SYSTEM_PROMPT, ), ( "human", """ ---数据表格--- {context_data} 用户的问题是: {question} """, ), ] ) map_chain = map_prompt | llm | StrOutputParser() # 连接Neo4j graph = Neo4jGraph( url=NEO4J_URI, username=NEO4J_USERNAME, password=NEO4J_PASSWORD, refresh_...
from langchain_community.vectorstores import Neo4jVector from langchain_openai import OpenAIEmbeddings vector = Neo4jVector.from_existing_graph( OpenAIEmbeddings(), node_label='__Entity__', text_node_properties=['id', 'description'], embedding_node_property='embedding' ) 我们可以使用这些嵌入来根据...
Neo4j作为一款高性能的图数据库,擅长存储和查询复杂的关系数据。LangChain作为一种自然语言处理(NLP)技术,能够有效地从文本中提取和解析实体及实体间的关系。将这两者结合,我们可以实现从本地到全局的GraphRAG构建。 步骤一:本地图数据构建 数据导入:首先,将分散在各个数据源中的本地数据导入到Neo4j图数据库中。 关系...
简介:本文探讨了AI GraphRAG系列中的一项实践,即通过结合Neo4j图数据库与LangChain技术,实现从本地数据到全局视野的图构建,并结合文本提取与网络技术,提升数据关联分析与知识发现的效率。 随着人工智能技术的不断发展,图形表示学习(Graph Representation Learning, GraphRAG)已经成为处理复杂数据关系的重要工具。特别是在需...