与典型的 RAG 工作流程不同,在将上下文引入提示模板时,我们通过创建输入变量并在调用模型链(例如 GraphCypherQAChain())时传递这些变量来实现: 有时通过 LangChain 链传递多个变量会变得更加棘手: 上述工作流程将不起作用,因为 GraphCypherQAChain() 需要提示模板,而不是提示文本(当你调用链时,提示模板的输出将是...
使用 LangChain 实现,您可以使用 node_properties 和 relationship_properties 属性来指定希望 LLM 提取哪些节点或关系属性。 LLMGraphTransformer 实现的不同之处在于,所有节点或关系属性都是可选的,因此并非所有节点都具有该 description 属性。如果我们愿意,我们可以定义自定义提取以具有强制 description 属性,但在本...
采用dotenv方式,安全加载环境变量,保护OpenAI和Neo4j的敏感信息。 importosimportrefromlangchain.vectorstores.neo4j_vectorimportNeo4jVectorfromlangchain.document_loadersimportWikipediaLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitter, RecursiveCharacterTextSplitter...
Optional from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from retry import retry class DuplicateEntities(BaseModel): entities: List[str] = Field( description="Entities that represent the same object or real-world entity and should be merged" ) class Disambiguate(BaseModel): merge_entities: Op...
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...
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-ft 并在server.py文件中添加以下代码: ...
面使用Streamlit、LangChain、Neo4j和GPT-4o构建GraphRAG 非结构化数据到可查询图谱 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...
Release 0.4.0 (#52) Mar 4, 2025 b2bf14e·Mar 4, 2025 History 40 Commits .github libs/neo4j .gitignore CHANGELOG.md LICENSE README.md pr_agent.toml 🦜️🔗 LangChain Neo4j This repository contains 1 package with Neo4j integrations with LangChain: ...
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...
本文将重点探讨如何运用LangChain与Neo4j结合,实现高效的图谱GraphRAG应用,攻克其中的技术难点,并通过案例展示其实践效果。 一、技术难点 在图谱GraphRAG应用过程中,我们面临的主要技术难点包括数据安全与隐私保护、知识图谱的构建与更新、以及自然语言处理与图谱查询的深度融合等。 数据安全与隐私保护:在处理大规模数据时,...