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...
为了使用此包,首先需要安装LangChain CLI: 代码语言:bash AI代码解释 pipinstall-Ulangchain-cli 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-...
在前文《用Neo4j与LangChain实现从局部到全局的RAG:建立知识图谱》中,这一步使用的是LangChain中LLM模型的with_structured_output()方法,不需要手动解析输出。但是本篇测试的4个国产大模型中,有些在LangChain中不支持结构化输出,所有我另写了系统提示词与用户提示词,返回文本形式的可合并实体列表,后面再写个函数去...
要用LangChain写一个GraphRAG的APP,它要处理几种情况: 1、有些问题不需要执行GraphRAG,LLM可以直接回答。比如打招呼的输入“你好”。 2、有些问题需要执行GraphRAG的局部查询,在Neo4j知识图谱中查找答案,比如“唐僧和会说话的树讨论了什么?”这样的问题。 3、有些问题需要执行GraphRAG的全局查询,在Neo4j知识图谱预...
1. _从 PDF 中提取文本_:第一步是加载 PDF 文件并将其页面拆分为可管理的文本块。我们利用 langchain 库中的 PyPDFLoader 模块来完成这项任务。 # 加载 PDF 文件 loader = PyPDFLoader("您的/pdf/文件路径.pdf") pages = loader.load_and_split() ...
LangChain的LLM Graph Transformer是一款先进的人工智能工具,旨在将非结构化文本转换为详细的知识图谱。该工具以其双模式操作和与流行的图数据库平台Neo4j的无缝集成而脱颖而出。它特别针对增强检索增强生成(RAG)应用程序,通过智能地映射数据中的关系来提升应用程序。对于那些希望利用人工智能从文本中提取和组织复杂信息的...
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: ...
在Kubernetes(K8S)中实现"langchain neo4j"(即使用Neo4j图数据库构建语言链)需要一些步骤和代码示例。Neo4j是一个高性能的图数据库,能够支持复杂的图结构数据操作,而"langchain"则是指使用各种不同的编程语言来构建一条语言链,展示它们之间的联系。 下面是实现"langchain neo4j"的整个流程,我们将通过在Kubernetes上部...
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...