【AI大模型应用开发】AI+知识图谱极简入门：手把手带你体验LangChain实现知识图谱创建和查询（附代码和源码分析）

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最近在大模型应用中使用图数据库或知识图谱越来越流行。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，从而更好地给大模型提供上下文或数据支持。本文一起来看下如何在大模型应用中使用图数据库或知识图谱。

本文仅是简单入门和体验，不会图数据库或neo4j也无所谓，跟着本文步骤走就可以。本文可以帮你体会一下知识图谱在RAG中的应用方法，有了体会，后面如果需要再学图数据库的使用方法。

0. 什么是知识图谱

0.1 概念

知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过图的形式存储和表示实体（如人、地点、组织等）以及实体之间的关系（如人物关系、地理位置关系等）。知识图谱通常用于增强搜索引擎的语义理解能力，提供更丰富的信息和更准确的搜索结果。

知识图谱的主要特点包括：

1. 实体(Entity)：知识图谱中的基本单元，代表现实世界中的一个对象或概念。

2. 关系(Relation)：实体之间的联系，如“属于”、“位于”、“创立者”等。

3. 属性(Attribute)：实体所具有的描述性信息，如人的年龄、地点的经纬度等。

4. 图结构(Graph Structure)：知识图谱以图的形式组织数据，包含节点（实体）和边（关系）。

5. 语义网络(Semantic Network)：知识图谱可以视为一种语义网络，其中的节点和边都具有语义含义。

6. 推理(Inference)：知识图谱可以用于推理，即通过已知的实体和关系推导出新的信息。

知识图谱在搜索引擎优化(SEO)、推荐系统、自然语言处理(NLP)、数据挖掘等领域有广泛的应用。例如，Google的Knowledge Graph、Wi