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。 1. 系统概述与核心优势 Neo4j的LLM Knowledge Graph Builder是一个专门设计用于构建知识图谱的工具,其主要特点包括: 支持多...
来自专栏 · RAG 3 人赞同了该文章 一、必备条件: python语言 Neo4j数据库 python库:neo4j、llmsherpa、glob、dotenv 二、代码: from llmsherpa.readers import LayoutPDFReader from neo4j import GraphDatabase import uuid import hashlib import os import glob from datetime import datetime import time from dot...
多模态RAG pipeline 这段代码是直接从LlamaIndex多模式烹饪书中复制的。我们首先定义一个多模态LLM和prompt template,然后将所有内容组合为一个查询引擎。 openai_mm_llm = OpenAIMultiModal( model="gpt-4-vision-preview", max_new_tokens=1500 ) qa_tmpl_str = ( "Context information is below.\n" "...
https://brightjourneyai.com/build-graphrag-using-streamlit-langchain-neo4j-gpt-4o/ 开源代码在github https://github.com/BrightJourneyAI/graph-rag 使用知识图谱的RAG 我们已经知道,RAG旨在帮助LLMs消化超出其原始训练数据的新知识。这使得更近期或以前被遮蔽的信息能够被纳入传递给用户的回答中。这也有助于...
通过GraphRAG增强上下文理解和可解释性。完全集成了Neo4j的GenAI功能和Azure OpenAI的GraphRAG应用可以使用从企业数据中推导出的知识图谱来动态增强查询提示。 LLM使用向量和语义搜索从知识图谱中检索相关信息。然后,它通过知识图谱中的上下文数据增强响应。这个RAG LLM过程产生了更精确、准确和上下文相关的输出,同时还能防止...
微软发现,“通过使用 LLM 生成的知识图谱,GraphRAG 极大地改进了 RAG 的‘检索’部分,用更高相关性的内容填充上下文窗口,从而得到更好的答案并捕获证据出处。”他们还发现,与其他方法相比,GraphRAG 所需的标记减少了 26% 到 97%,这不仅使其能够更好地提供答案,而且更便宜、更具可扩展性。
同样的GraphRAG也是基于这一点,先构建各个实体的知识图谱,让实体关系更加准确。 可以看看这个(本地部署加上本地大模型和embedding模型,通过vllm和xinference实现。) 这个这个 (镇帖图)
Neo4j LLM知识图谱构建器不仅易于使用,还可以在Google Cloud Run上运行,也可以通过Docker Compose进行本地部署。它依赖于llm-graph-transformer模块,已与LangChain框架进行了集成,以提升GraphRAG搜索能力,并与其他LangChain模块无缝对接。 Neo4j LLM知识图谱构建器在数据处理领域取得了重大进展。这款工具通过机器学习算法将...
微软发现,“通过使用 LLM 生成的知识图谱,GraphRAG 极大地改进了 RAG 的‘检索’部分,用更高相关性的内容填充上下文窗口,从而得到更好的答案并捕获证据出处。”他们还发现,与其他方法相比,GraphRAG 所需的标记减少了 26% 到 97%,这不仅使其能够更好地提供答案,而且更便宜、更具可扩展性。
• From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization[2] 目前微软开源的Microsoft GraphRAG[3]项目支持对文档进行分块、向量化、抽取实体和关系然后保存为本地知识图谱文件,暂不支持将数据存储到 Neo4j。Noej4 的开源项目LLM Graph Builder[4]分为前后端,支持上传图片、文档等资料...