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"]...
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...
为了使用此包,首先需要安装LangChain CLI: 代码语言:bash AI代码解释 pipinstall-Ulangchain-cli 创建新的LangChain项目并安装neo4j-cypher-ft包: 代码语言:bash AI代码解释 langchain app new my-app--packageneo4j-cypher-ft 或者将其添加到现有项目中: 代码语言:bash AI代码解释 langchain appaddneo4j-cypher-...
LangChain的LLM Graph Transformer是一款先进的人工智能工具,旨在将非结构化文本转换为详细的知识图谱。该工具以其双模式操作和与流行的图数据库平台Neo4j的无缝集成而脱颖而出。它特别针对增强检索增强生成(RAG)应用程序,通过智能地映射数据中的关系来提升应用程序。对于那些希望利用人工智能从文本中提取和组织复杂信息的...
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 ...
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。
本文将深入介绍GraphRAG技术,探讨如何通过结合LangChain和Neo4j两大工具,实现知识图谱的有效构建与检索增强生成,从而助力大型语言模型更好地处理复杂和私有化数据。
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。 关系建立:在Neo4j中建立节点之间的关系,形成本地化的图关系网络。
Docker与合作伙伴Neo4j、LangChain和Ollama共同发布了一款新的生成式人工智能堆栈（GenAI Stack），旨在帮助开发人员在几分钟内运行生成式人工智能应用程序。GenAI Stack无需搜索、拼凑和配置来自不同来源的技术，通过Ollama的大型语言模型（LLM）、Neo4j的矢量和图形数据库以及LangChain框架进行了预配置、可编程和确保安全...
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。