在《用Neo4j与LangChain实现从局部到全局的RAG:建立知识图谱》一文中,可以通过LLMGraphTransformer调用OpenAI的gpt-4等LLM直接抽取知识图谱并存储进Neo4j,Neo4j Knowledge Graph Builder也是调用它来完成。 from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer from langchain_openai import ChatOpenAI l...
在前文《用国产大模型+LangChain+Neo4j建立知识图谱 之四 开发实现局部和全局查询的自由对话Agent》等的系列文章之中,用云端大参数的LLM从非结构化文本中提取实体关系建立了知识图谱,并开发了基于知识图谱可以执行全局查询与局部查询的Agent。在实际的落地应用场景中,有从结构化存量知识库构建知识图谱的,也有企业敏感的...
该类作用为借助LLM从用户输入的问题生成Cypher查询(和MySQL类似的查询语言),然后执行这些查询在Neo4j图形数据库中,并根据查询结果提供答案 Mistral-7B 一种最新的大语言模型,在各项测试中表现卓越。 3. 具体实现 从安装依赖项开始 pip install langchain openai wikipedia tiktoken neo4j python-dotenv transformers pip ...
在我们的实现中,我们将使用 LangChain 库中提供的 LLMGraphTransformer。LLMGraphTransformer[14]不是像本文中的实现那样使用纯提示工程,而是使用内置函数调用支持来提取结构化信息(LangChain 中的结构化输出 LLM)。您可以检查系统提示[15]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from langchain_exp...
构建知识图谱后,GraphRAG 库将图谱算法(特别是莱顿社区检测算法)与 LLM 提示相结合,生成知识图谱中实体和关系社区的自然语言摘要。在这篇文章中,我们将从 GraphRAG 库中获取输出,将其存储在 Neo4j 中,然后使用 LangChain 和 LlamaIndex 协调框架直接从 Neo4j 设置检索器。您可以在GitHub上访问代码和GraphRAG 输出[...
LangChain- LangChain是一个开源框架,简化了构建、部署和管理大型语言模型(LLMs)的过程。它提供了强大的基础设施和丰富的集成和函数库,帮助快速原型设计和开发基于LLM的应用程序。 Neo4j- Neo4j是一个高性能的图形数据库管理系统。它利用Cypher查询语言进行高效的查询和操作,使其成为需要复杂数据关系的应用程序的理想选...
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...
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...
Neo4j使Microsoft Fabric用户能够充分发挥GenAI和现代分析的潜力——通过在领域特定数据中扎根LLMs,克服幻觉和其他GenAI挑战,并通过将信息存储在图结构中加深业务洞察力,在数据集内轻松建模和查询错综复杂的关系。 我们对与Microsoft的这种新战略合作感到兴奋,因为它为组织提供了一个强大的集成解决方案,让它们在今后几年中...
进入我们的项目 testsite 根目录,第一步安装 neo4j 库,还有 langchain 中的langchain_experimental ,它提供了 LLMGraphTransformer 模块,可以调用图数据进行数据增删改查: pip install neo4j pip install langchain_experimental 打开testsite/members/views.py 视图文件,添加一个视图: ...