我们还注意到,使用基于代理的系统可以进一步增强 RAG 应用程序。为此,LangGraph 框架已被添加到 LangChain 生态系统中,以为 LLM 应用程序添加循环和持久性。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...
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"]...
我们还需要安装 Neo4j,以及用于在 Jupyter Notebook 中显示图的 py2neo 和 ipywidgets。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %pip install--upgrade--quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-ollama langchain-experimental neo4j tiktoken yfiles_jupyter_graphs python-dot...
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 ...
通过将LangChain与Neo4j相结合,GraphRAG能够充分利用两者的优势。Neo4j用于存储和管理知识图谱,而LangChain则提供了一套强大的工具来与LLM进行交互,实现自然语言的理解与生成。这种结合使得GraphRAG能够理解并回答涉及复杂关系和多步骤推理的问题,并自动更新知识图谱,保持信息的时效性。 三、GraphRAG技术的应用潜力 GraphRAG...
在GraphRAG中,结构化数据通过图数据库如Neo4j进行存储和查询,进而形成知识图谱。这种图谱能够增强生成式模型(如基于LangChain的大语言模型)的理解和推理能力,实现从数据中提取知识、生成文本的高级功能。 二、结构化数据处理的挑战与解决方案 挑战一:数据清洗与整合。结构化数据往往来源于多个渠道,存在格式不一、质量参差...
Neo4j Graph LLM-RAG论文精读:通过增强PDF结构识别革新检索增强生成技术-好文摘读-1.5625 好文摘读 LightRAG与GraphRAG基于neo4j数据库进行知识图谱可视化进行质量评测,LightRAG批量增量构建索引,支持TXT、PDF、DOCX、PPTX 南哥AGI研习社 46643 【知识图谱】——实现流程讲解(完结)从数据收集到知识图谱可视化的毕设流程 ...
基于Neo4j与LangChain实现GraphRAG:具象化理解其关键模块 弱连接组件-在K-最近邻图中识别弱连接组件,将可能相似的实体分组。在这些组件被识别后,添加一个词距离过滤步骤。 û收藏 13 评论 ñ2 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... AI博主 Ü 简介: 老刘说NLP技术...
This application lets you load a local PDF into text chunks and embed it into Neo4j so you can ask questions about its contents and have the LLM answer them using vector similarity search. Endpoints: http://localhost:8504/query?text=hello&rag=false(non streaming) ...
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