我将向你演示如何使用 LangChain 和 LangGraph 为 Neo4j 创建一个 GraphRAG 工作流程。我们将开发一个相当复杂的工作流程,在多个阶段使用 LLM,并采用动态提示词查询分解技术。我们还将使用一种路由技术,将查询在向量语义搜索和图 QA 链之间进行分流。使用 LangGraph 的GraphState,我们将通过从早期步骤中提取的上下文...
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"]...
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...
1. GraphRAG CLI标准查询 1.1 查询参数说明 1.2 Local 查询原理 1.3 Global 查询原理 2. GraphRAG CLI查询模式可能遇到的挑战 3. 基于Neo4j+langchain自定义GraphRAG查询 3.1 创建数据库索引加速查询 3.2 验证检索 3.3 找到这些实体更多的信息 3.4 调用LLM 4. 总结 参考链接 1. GraphRAG CLI标准查询 一种是 ...
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...
结合LangChain 和 Neo4j 介绍 GraphRAG 1. LangChain 及其主要功能 LangChain 是一个强大的框架,用于构建基于大语言模型(LLM)的应用程序。它的核心功能包括: 检索增强生成(RAG):通过结合外部知识源和LLM,提升生成内容的准确性和丰富性。 代理(Agents):允许LLM以代理的形式执行一系列任务,实现复杂的流程自动化。 链...
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。
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...
GraphRAG(Graph Representation of Abstract Grammar)作为知识图谱的一种高级表现形式,结合LangChain和Neo4j技术,可以实现强大的结构化数据处理和分析能力。本文将手把手教你如何构建这样的系统。 一、GraphRAG与结构化数据概述 GraphRAG,即通过图形化的方式表示抽象语法,它允许我们以更加直观和灵活的方式理解和操作数据。
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...