在LangChain 中引入 NebulaGraph,再连接上你的 NebulaGraph 服务,实例化 NebulaGraphQAChain,再借助一行 chain.run() 函数,就能实现你的需求。类似的,在 Llama Index 有相同的代码实现: ## Llama Index # Doc: https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/examples/query_engine/knowledge_graph_query_engine....
kg_hybrid_query_engine=kg_index.as_query_engine(include_text=True,response_mode="tree_summarize",embedding_mode="hybrid",similarity_top_k=3,explore_global_knowledge=True,) 通过指定embedding_mode="hybrid",这个查询引擎配置为使用混合方法——基于向量的实体检索和基于关键词的实体检索来检索知识图谱中的...
## Llama Index # Doc: https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/examples/query_engine/knowledge_graph_query_engine.html from llama_index.query_engine import KnowledgeGraphQueryEngine from llama_index.storage.storage_context import StorageContext from llama_index.graph_stores import NebulaGraphStore ...
KnowledgeGraphQueryEngine接收storage_context,service_context和llm,并构建一个知识图谱查询引擎,其中NebulaGraphStore作为storage_context.graph_store。 图探索方法 7:KnowledgeGraphRAGRetriever KnowledgeGraphRAGRetriever是 LlamaIndex 中的一个RetrieverQueryEngine,它在知识图谱上执行 Graph RAG 查询。它接收一个问题或任...
除了知识图谱的构建之外,大家在应用知识图谱或者是用图数据库 Graph Database 时,还面临着一个难题:query 的编写。往往写一些 query 语句时需要一定的知识储备,像是了解 Cypher 或者是 nGQL(NebulaGraph 的图查询语言),这无疑会带来学习成本。 这里,我们以基于 Knowledge Graph 的 QA 系统为例,具体展开讲讲这个问...
自定义 LLM 的 prompt,使用 LLM 将用户的 query 转成 KG 的 Cypher 查询语句 (参考 Reference 3 & 4) 利用KG 的召回率弥补大模型 LLM 的召回率 (如 Reference 2) 使用LLM 提取 query 中的关键实体,根据实体检索 KG 子图(可以深入多层次深度),更LLM 查询封装获得的上下文; 使用LLM 增强 KG 的构建(如...
除了知识图谱的构建之外,大家在应用知识图谱或者是用图数据库 Graph Database 时,还面临着一个难题:query 的编写。往往写一些 query 语句时需要一定的知识储备,像是了解 Cypher 或者是 nGQL(NebulaGraph 的图查询语言),这无疑会带来学习成本。 这里,我们以基于 Knowledge Graph 的 QA 系统为例,具体展开讲讲这个问...
wey-gu:LLM 与 KG/Graph 是彼此成就的,谁也不能替代谁: LLM + Data/Knowledge 的应用中(上下文学习)中间比如数据分割的细粒度、对领域知识理解等场景下,KG 的引入可以大大缓解幻觉、增强结果搜索,提高智能应用的效果; KG 被应用起来的一大障碍是写查询,Text2GraphQuery 在 LLM 之后变得非常非常便宜、高效; ...
wey-gu:LLM 与 KG/Graph 是彼此成就的,谁也不能替代谁: LLM + Data/Knowledge 的应用中(上下文学习)中间比如数据分割的细粒度、对领域知识理解等场景下,KG 的引入可以大大缓解幻觉、增强结果搜索,提高智能应用的效果; KG 被应用起来的一大障碍是写查询,Text2GraphQuery 在 LLM 之后变得非常非常便宜、高效; ...
KnowledgeGraphRAGQueryEngine 则可以在任何已经存在的知识图谱上进行 Graph RAG。不过,我还没有完成这个 PR。 graph_store = NebulaGraphStore( space_name=space_name, edge_types=edge_types, rel_prop_names=rel_prop_names, tags=tags, ) storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_st...