自从Neo4j宣布与LangChain的集成以来,我们已经看到许多围绕使用 Neo4j 和大语言模型(LLM)构建检索增强生成(RAG)系统的用例。这导致了近年来知识图谱在 RAG 中使用的快速增加。基于知识图谱的 RAG 系统在处理幻觉方面的表现似乎优于传统的 RAG 系统。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,...
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GraphRAG领域的前沿研究,它有一个相应的Jupyter Notebook的源码文件。这个实验提供了集两家之长的解决方案,可以跟进了...
本篇文章是基于这些项目基础上,使用 Neo4j 和 Langchain 单独实现的“从本地到全局”的 GraphRAG,可以理解为将 Microsoft GraphRAG 社区摘要的功能单独添加到 LLM Graph Builder 项目。另外关于 LLM Graph Builder 是一个新项目,官网开发者也在快速迭代正计划集成 GraphRAG 的各个方面功能,未来应该会有分层聚类生成...
Neo4jContentRetriever 可以在 langchain4j-neo4j 模块中找到。 6.7 查询路由器(Query Router) QueryRouter 负责将 Query 路由到适当的 ContentRetriever。 默认查询路由器 DefaultQueryRouter 是DefaultRetrievalAugmentor 中使用的默认实现。它将每个 Query 路由到所有配置的 ContentRetriever。 语言模型查询路由器 LanguageMo...
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...
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...
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...
AI GraphRAG系列:Neo4j与LangChain的图构建与文本提取融合 简介:本文探讨了AI GraphRAG系列中,如何结合Neo4j图数据库与LangChain技术,实现从本地到全局的图构建,并结合文本提取和网络分析,为复杂数据关系提供全新解决方案。 在AI技术飞速发展的今天,图数据结构和自然语言处理已经成为数据处理与分析的两大核心。Neo4j作为...
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。
RAG AGI 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...