在深入细节之前,首先回顾一下基于 LangChain 的 GraphRAG 工作流程: 来源:LangChain 一个典型的 GraphRAG 应用涉及使用 LLM 生成Cypher 查询语言。然后,LangChain 的 GraphCypherQAChain 将生成的 Cypher 查询提交到图数据库(例如 Neo4j)以检索查询输出。最后,LLM 将根据初始查询和图查询的响应返回一个答案。此时,...
本篇文章是基于这些项目基础上,使用 Neo4j 和 Langchain 单独实现的“从本地到全局”的 GraphRAG,可以理解为将 Microsoft GraphRAG 社区摘要的功能单独添加到 LLM Graph Builder 项目。另外关于 LLM Graph Builder 是一个新项目,官网开发者也在快速迭代正计划集成 GraphRAG 的各个方面功能,未来应该会有分层聚类生成...
1. GraphRAG CLI标准查询 1.1 查询参数说明 1.2 Local 查询原理 1.3 Global 查询原理 2. GraphRAG CLI查询模式可能遇到的挑战 3. 基于Neo4j+langchain自定义GraphRAG查询 3.1 创建数据库索引加速查询 3.2 验证检索 3.3 找到这些实体更多的信息 3.4 调用LLM 4. 总结 参考链接 1. GraphRAG CLI标准查询 一种是 ...
在LangChain Experimental 包中,我们有一个 Graph Transformer 模块,我们将从那里导入 LLM Graph Transformer,它利用复杂的提示将数据转换为可以存储在图数据库中的形式。 我们还将导入 Neo4j 的图数据库,不仅作为图数据库使用,还可以作为普通的向量数据库使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 f...
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...
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了一个实现重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG,您也应该去了解一下。
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。
Neo4j与微软合作GraphRAG,将其图数据库能力整合到微软Fabric和Azure OpenAI中,使用户可以结合结构化和非结构化数据,增强情境理解能力,利用生成式人工智能,并推动企业级GenAI应用程序。 - Neo4j的图数据库能力与微软服务的整合增强了数据分析和GenAI解决方案。
一、GraphRAG与结构化数据概述 GraphRAG,即通过图形化的方式表示抽象语法,它允许我们以更加直观和灵活的方式理解和操作数据。结构化数据,如关系型数据库中的表格数据,具有明确的模式和关系,非常适合用GraphRAG来表示。通过结合自然语言处理技术(如LangChain提供的能力)和图数据库(如Neo4j),我们可以轻松地构建出强大的知...
GraphRAG,即基于图谱的检索增强生成技术,其核心理念在于将结构化和非结构化数据整合为知识图谱,并利用图机器学习技术来增强LLM的生成能力。这种技术能够理解复杂关系、进行多步骤推理,并根据新数据自动更新知识图谱,确保信息的时效性和准确性。 LangChain的角色 LangChain是一个强大的框架,旨在简化使用语言模型构建应用程序...