Neo4j Vector Index 和 GraphCypherQAChain 与 Mistral-7b 的集成提供了处理复杂数据的强大系统,有效地弥合了大量非结构化数据和复杂图知识之间的差距,通过综合两个数据源的信息,为用户查询提供全面、准确的响应利用 Neo4j 进行矢量相似性搜索和图数据库检索,确保生成的响应不仅由 Mistral-7b 的大量预先训练的知识提供...
该项目强调了 Neo4j Vector Index 和 LangChain 的有效组合,GraphCypherQAChain 分别可以浏览非结构化数据和图形知识,然后使用 Mistral-7b 生成明智且准确的响应。 通过使用 Neo4j 从向量索引和图形数据库检索相关信息,系统确保生成的响应不仅上下文丰富,而且锚定在经过验证的实时知识中。 该实现展示了检索增强生成的实际...
By default, Neo4j vector index implementation in LangChain represents the documents using the Chunk node label, where the text property stores the text of the document, and the embedding property holds the vector representation of the text. The implementation allows you to customize the node label,...
Learn how to use LangChain and Neo4j vector index to build a simple RAG application that can effectively answer questions.
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...
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[1],从而跳过 GraphRAG 提取过程。 1. 数据集 本博文中的数据集是查尔斯-狄更斯的《圣诞颂歌》,可通过古腾堡计划[2]免费获取...
neo4j_vector = Neo4jVector.from_existing_graph( embedding=embeddings, index_name="keyelements", node_label="KeyElement", text_node_properties=["id"], embedding_node_property="embedding", retrieval_query="RETURN node.id AS text, score, {} AS metadata" ...
embed questions and answers and store them in vector index UI: choose tags, run import, see progress, some stats of data in the database Load high ranked questions (regardless of tags) to support the ticket generation feature of App 1. ...
embed questions and answers and store them in vector index UI: choose tags, run import, see progress, some stats of data in the database Load high ranked questions (regardless of tags) to support the ticket generation feature of App 1. ...
1. _创建向量存储,生成嵌入并存储在 Neo4j 中_:我们创建一个 Neo4jVector 对象,将文本块的嵌入存储在 Neo4j 图数据库中。这使我们能够以后有效地检索和操作嵌入。 # 警告控制 importwarnings warnings.filterwarnings('ignore') # 从凭证文件中加载环境变量 ...