超详细Neo4j入门(基于图谱的RAG) 这个和传统的向量RAG比, 可能是后续发展的方向。先上代码 import gradio as gr from fastapi importFastAPI, HTTPException, Request from pydantic import BaseModel from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.prompts import ( ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder, Sy...
GRAPHRAG_FOLDER = "./output/20240716-192226/artifacts" 创建Neo4j索引 在Neo4j中,索引仅用于查找图查询的起始点,例如快速查找两个节点以进行连接。约束用于避免重复,主要在实体类型的id上创建。我们使用带有两个下划线的类型作为标记,以区分它们与实际的实体类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
在Neo4j中,RAG技术可以通过API与其查询引擎无缝集成,利用RAG的检索功能从图数据库中提取节点和边,并通过生成模型优化回答的准确性。开发者可以将RAG与Neo4j的原生查询语言Cypher结合,实现自然语言到图查询的自动化转换。 4.2 实际应用案例 某金融机构通过将RAG与Neo4j知识图谱结合,构建了一个智能风控系统。该系统能够从客...
(graphrag) root@Jean-Y9000X:~# conda list langchain # packages in environment at /usr/lib64/anaconda3/envs/graphrag: # # Name Version Build Channel langchain 0.1.20 pypi_0 pypi langchain-cli 0.0.25 pypi_0 pypi langchain-community 0.0.38 pypi_0 pypi langchain-core 0.1.52 pypi_0 p...
Accurate, Explainable GenAI With GraphRAG 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. ...
在当今AI快速发展的时代,如何有效地管理和利用非结构化信息成为一个重要课题。Neo4j推出的LLM Knowledge Graph Builder为我们提供了一个强大的解决方案,能够将PDF文档、YouTube字幕和维基百科等各类非结构化内容转化为结构化的知识图谱,为RAG(检索增强生成)应用提供坚实基础。
我们首先将使用Python Pandas从CSV文件中提取数据,接着我们将深入Cypher代码,创建节点和关系,最后,这些数据将被导入到Neo4j图数据库中。完成这些步骤后,我们将在该知识图谱上构建一个检索增强生成(RAG)系统,让您以前所未有的方式查询产品、订单、客户和运输公司的数据。
在Neo4j中,RAG技术可以通过API与其查询引擎无缝集成,利用RAG的检索功能从图数据库中提取节点和边,并通过生成模型优化回答的准确性。开发者可以将RAG与Neo4j的原生查询语言Cypher结合,实现自然语言到图查询的自动化转换。 4.2 实际应用案例 某金融机构通过将RAG与Neo4j知识图谱结合,构建了一个智能风控系统。该系统能够从客...
GraphRAG 生命周期 使用GraphRAG 的 GenAI 应用程序遵循与任何 RAG 应用程序相同的模式,但在开始时添加了“创建图形”步骤: 创建图表类似于对文档进行分块并将其加载到矢量数据库中。工具的进步使得创建图表变得如此简单。好消息有三点: 图表具有高度迭代性——您可以从“最小可行图”开始,然后从那里扩展。