Provide GenAI responses grounded in your real-world data and relationships. GraphRAG combines knowledge graphs with Retrieval-Augmented Generation (RAG), enabling you to build GenAI applications that deliver more accurate, relevant, and explainable results. ...
如何使用Neo4J进行GraphRAG索引可视化? GraphRAG索引在Neo4J中的应用场景是什么? GraphRAG通过结合知识图谱,增加RAG的全局检索能力。今天我将讲解如何使用Neo4J可视化GraphRAG索引的结果,以便进一步的处理、分析。本篇仍然以小说《仙逆》提取的实体为例,一图胜千言。本文分为4小节,安装neo4j、导入GraphRAG索引文件、Neo4J可...
一、准备工作新建一个 python 脚本文件，比如 graphrag_import.py 可以放在项目的根目录，这里可以随便选择，然后设置我们GraphRAG 生成的图谱文件目录： GRAPHRAG_FOLDER="artifacts"安装 neo4j ，如果前面安装过，可以忽略: pip install --upgrade --quiet neo4j导入我们需要的库：import pandas as pdfrom neo4j ...
; GRAPHRAG_EMBEDDING_API_KEY=ollama ; GRAPHRAG_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text:latest GRAPHRAG_ENTITY_EXTRACTION_PROMPT_FILE=prompts/entity_extraction.txt GRAPHRAG_SUMMARIZE_DESCRIPTIONS_PROMPT_FILE=prompts/summarize_descriptions.txt GRAPHRAG_CLAIM_EXTRACTION_PROMPT_FILE=prompts/claim_extraction.txt GRAPH...
如何使用Neo4J进行GraphRAG索引可视化? GraphRAG索引在Neo4J中的应用场景是什么? GraphRAG通过结合知识图谱,增加RAG的全局检索能力。今天我将讲解如何使用Neo4J可视化GraphRAG索引的结果,以便进一步的处理、分析。本篇仍然以小说《仙逆》提取的实体为例,一图胜千言。本文分为4小节,安装neo4j、导入GraphRAG索引文件、Neo4J可...
二、创建 Neo4j GraphRAG 智能体 如今,您可能已经注意到,生成式 AI(Generative AI, GenAI)的发展正朝着智能体化方向迈进,至少在撰写本文时是这样。因此,理解什么是智能体非常重要,我们在 LangChain 的入门部分已经介绍过。在本节中,我们将更专注于构建用于聊天机器人的智能体。
新建一个python脚本文件,比如graphrag_import.py可以放在项目的根目录,这里可以随便选择,然后设置我们GraphRAG生成的图谱文件目录: GRAPHRAG_FOLDER="artifacts" 安装neo4j,如果前面安装过,可以忽略: pip install --upgrade --quiet neo4j 导入我们需要的库: importpandasas pd from neo4j import GraphDatabase import ...
为什么无法提取实体和边,neo4j版的GraphRag代码开源,本地运行(使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强) 5706 0 28:49 App 微软推出GraphRag的进化版LazyGraphRag,大大降低graphRag的使用成本,令人期待。 1.2万 2 12:02 App 如何快速部署和运行lightRag(轻量版的GraphRag), 并且进行知识图谱的可视化。 4020 0...
Neo4j的文章《GraphRAG 宣言:为 GenAI 增加知识》O网页链接GraphRAG,即结合了知识图谱的RAG,通过将知识图查询整合进流程,提供了比仅基于向量检索更丰富的信息。它可以单独使用图数据库存储图形和向量,或在一个支持向量搜索的图数据库如Neo4j中结合存储。常见的GraphRAG模式包括:🌟进行向量或关键词搜索以找到初始节点...
微软发现,“通过使用 LLM 生成的知识图谱,GraphRAG 极大地改进了 RAG 的‘检索’部分,用更高相关性的内容填充上下文窗口,从而得到更好的答案并捕获证据出处。”他们还发现,与其他方法相比,GraphRAG 所需的标记减少了 26% 到 97%,这不仅使其能够更好地提供答案,而且更便宜、更具可扩展性。