1. 技术选型 Python：作为项目的主要编程语言，Python负责数据处理、知识图谱构建及问答逻辑的实现。其强大的生态系统和丰富的库支持，使得数据爬取、清洗和标准化处理变得高效且易于维护。Neo4j：作为一款高性能的图形数据库，Neo4j在存储和管理知识图谱方面表现出色。其强大的图查询能力确保了系统在处理复杂查询时的效率...
OpenAI gpt-4o-mini,讯飞星火 Spark4.0 Ultra,腾讯混元 hunyuan-pro,阿里通义千问 qwen-max等各大厂的当家大模型都输出了大致符合要求的结果,篇幅关系就不逐一列举了。但各大厂的当家大模型在提取关系类型时的表现有差异,如果要应用于非结构化文本GraphRAG领域,基础模型可能需要做一些微调优化。 附:加载模型用的工...
这样,整个GraphRAG落地应用开发的流程就完成了,有了通用的研发框架,集成了当前最先进的大模型AI技术,核心环节实现了国产化,State of the art。 先用一个国产大模型跑通,然后本篇提到的几个国产大模型,包括作为对照的OpenAI gpt-4o-mimi,也跑一遍测试一下。因为是个通用的开发框架,其它大模型当然也可以通过接入La...
neo4j转机器学习和模型 neo4j 模式 模式和模式匹配是Cypher的核心,使用模式来描述所需数据的形状,该模式使用属性图的结构来描述,通常使用小括号()表示节点,-->表示关系,-[]->表示关系和关系的类型,箭头表示关系的方向。 一,节点模式 用小括号表示节点模式:(a),a是节点变量的名称,用于引用图中的某一个节点a。
查询所有的LIKES关系: MATCH ()-[likes:LIKES]->() RETURN likes 1. neo4j的优势和应用场景 相比传统的关系型数据库,neo4j具有以下优势: 灵活的数据模型:图模型适用于复杂的数据关系,可以更好地表示和查询数据。 高性能:neo4j使用了高效的图遍历算法,可以在大规模...
Neo4j图数据库遵循属性图模型来存储和管理其数据。 属性图模型规则 表示节点,关系和属性中的数据 节点和关系都包含属性 关系连接节点 属性是键值对 节点用圆圈表示,关系用方向键表示。 关系具有方向:单向和双向。 每个关系包含“开始节点”或“从节点”和“到节点”或“结束节点” ...
Neo4j 是一个高性能的图数据库，它可以通过以下几种方式处理大规模数据：1. 水平扩展：Neo4j 支持水平扩展，可以通过添加更多的节点和边来扩展其数据模型，这使得它非常适合处理大规模数据集。通过水平分片和负载均衡，可以将查询负载分散到多个节点上，提高整体的查询性能。此外，Neo4j 还支持集群部署，以提高可扩展性...
标签属性图模型 • Nodes – 节点。在其他图模型中称作“点”、“顶点”、“对象”。 • Relationships – 关系。在其他图模型中也称作“边”、“弧”、“线”。关系拥有类型。 • Properties – 属性,可以定义在节点和关系上。 • Labels – 标签,代表节点的类别。
基于NEO4J图模型的关系计算 一、原始图模型 二、计算关系(不溯源) 三、计算关系(溯源) 四、批量人员关系计算(一对多的计算)<仅供参考> 一、原始图模型 原始图模型只有人与发帖之间的关系(这种关系符合建立图谱的一般逻辑) 二、计算关系(不溯源) 根据原始图模型生成人物之间的关系 三、计算关系(溯源) 溯源是指...
Neo4j数据模型设计 小编说:数据模型设计是数据建模的第一步,因为Neo4j不需要模式结构定义,所以使用简单框图就可以为一个项目或应用设计数据模型。创建数据模型之后,就可以使用SDN进行数据实体建模和一些数据访问的设计。 开始数据模型设计,一般通过分析业务需求就可以提取出需要建立的节点和关系,然后使用节点和关系画出框图...