大模型自动构建知识图谱/GraphRAG/neo4j可视化/问答系统探索（上）

原创 已于 2024-11-20 08:23:27 修改 · 1.8k 阅读 · 14 ·
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#知识图谱 #人工智能

于 2024-11-07 09:50:10 首次发布
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AI GraphRAG系列之 使用 Neo4j 和 LangChain 实现“从本地到全局”的 GraphRAG：构建图 结合文本提取、网络分析和 LLM 提示和总结，以提高 RAG 准确性
iCloudEnd的博客
07-10 1210
我一直对在图表上实现检索增强生成 (RAG) 的新方法很感兴趣，通常称为 GraphRAG。然而，当听到术语 GraphRAG 时，似乎每个人心中都有不同的实现。在这篇博文中，我们将深入探讨“从本地到全局 GraphRAG ”文章和微软研究人员的实现。我们将介绍知识图谱构建和摘要部分，并将检索器留到下一篇博文中。研究人员非常友好地为我们提供了代码存储库，他们还有一个项目页面。
将 Microsoft GraphRAG 集成到 Neo4j 将 MSFT GraphRAG 输出存储到 Neo4j 中，并使用 LangChain 或 LlamaIndex 实现本地和全局检索器
iCloudEnd的博客
08-01 826
微软的 GraphRAG 实现最近引起了广泛关注。在我上一篇博客文章中，我讨论了如何构建图表，并探讨了研究论文中强调的一些创新方面。从高层次来看，GraphRAG 库的输入是包含各种信息的源文档。使用大型语言模型 (LLM) 处理文档，以提取有关文档中出现的实体及其关系的结构化信息。然后使用提取的结构化信息来构建知识图谱。知识图谱构建完成后，GraphRAG 库结合图算法，特别是莱顿社区检测算法和 LLM 提示，生成知识图谱中发现的实体和关系社区的自然语言摘要。
Neo4j 的大模型知识图谱构建器（LLM Knowledge Graph Builder）
XRT_knives的博客
07-25 3390
Neo4j 的大模型知识图谱构建器（LLM Knowledge Graph Builder） 一、环境搭建&报错解决 公众号： 超好用！五分钟内将文本转为图谱，可用于发现实体之间关系和规律，与文本对话 Vector | Graph：蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读 环境搭建： 超好用！五分钟内将文本转为图谱，可用于发现实体之间关系和规律，与文本对话 线上Neo4j控制台 线上Neo4j数据库——auraDB llm-graph-builder.neo4jlabs 官方文档 Neo
GraphRAG：知识图谱+大模型 LangChain实现
热门推荐
KQe397773106的博客
04-22 3万+
需要注意的是，生成的图谱质量很大程度上取决于您使用的模型。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。的引入，生成知识图谱的过程现在应该更加顺畅和易于访问，这使得任何想要通过知识图谱提供的深度和上下文来增强其基于 RAG 的应用的人更容易上手。接下来，我们将引入一个提示，它利用混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成 RAG 链的实现。正如我们一开始提到的，我们将结合非结构化和图检索器来创建最终的上下文，这将传递给 LLM。
下一代 RAG 系统实战：用 LangGraph + Neo4j 打造智能体级 GraphRAG，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
DEVELOPERAA的博客
10-16 399
我将介绍一个基于 LangGraph 构建的全面 GraphRAG 多智能体系统，它作为一个智能的食物助手。
使用GraphRAG+LangChain+Ollama：LLaMa 3.1跑通知识图谱与向量数据库集成（Neo4j）
mama19971023的博客
08-08 2740
我将向你展示如何使用（一个本地运行的模型）来执行操作，总共就50号代码。。。首先，什么是GraphRAG？GraphRAG是一种通过，关键概念是。▲ 知识图谱与向量数据库集成知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一：这种方法利用知识图谱和向量数据库来收集相关信息。知识图谱的构建方式可以捕获向量块之间的关系，包括文档层次结构。知识图谱在从向量搜索中检索到的块附近提供结构化实体信息，从而通过有价值的附加上下文丰富提示。这个丰富的提示被输入到 LLM 中进行处理，然后 LLM 生成响应。
大模型-2、初学neo4j
weixin_44834328的博客
01-30 898
neo4j中包含三类抽象概念：**标签、节点、关系**。 我是这样理解的：每个节点可以看做一个对象，多个类似的对象（节点）可以使用同一个标签，当然每个对象（节点）也可以有打上多个标签。对象和对象之间可以建立关系，亦可以有多个关系。
开源AI新协议！AI Agent与前端交互的轻量级协议，轻松构建交互式AI应用！
bugyinyin的博客
06-04 1361
AI Agent 的兴起让前端交互需求激增，但传统开发中，连接Agent后端与前端需大量定制代码，效率低下。 在 MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent-to-Agent 通信协议）之后，AI Agent 的生态正在走向一个更完整的方向：AG-UI 协议横空出世，专为 Agent 与前端应用的通信交互而设计。
graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用
xiaomu_347的博客
07-12 5049
最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具 GraphRAG，利用LLM，帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据，并完成数据索引。与传统的在文本片段中，基于语义查询的RAG不同，GraphRAG从原始文本中，提取数据，构建知识图谱，并利用这些结构化数据完成RAG任务。这取决于输入数据的大小、使用的模型以及使用的文本块大小（这些可以在文件中配置。要找到适当的部分，只需搜索配置。，您应该会看到两个部分，一个用于聊天端点，一个用于嵌入端点。pipeline完成后，您应该会看到一个名为的新文件夹，而在。
玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）
艾醒的博客
01-16 2611
下载过程分为两种，一种是下载项目，另外一种是直接使用pip下载，两种用法最后的效果是一致的，如果不需要修改源码，可以选择pip方式下载，这样比较方便。不过当前的模型并不能直接拿来使用，我们需要修改一下，不如可能会出现一些奇怪的错误，笔者遇到的问题是在生成entities时识别不到entity。，如果是用项目方式下载，直接在项目下新建，如果是使用pip方式下载的，新建一个项目在新建的项目里新建文件夹。构建索引的过程就是构建知识图谱的过程，同样的，读者需要将笔者的路径替换为自己的路径。，修改以下两部分，将。
可视化 GraphRAG 构建的知识图谱 空谈版
tomlone的专栏
09-23 1101
摘要： GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强生成方法，通过结构化处理文档构建包含实体、关系、语义社区等要素的知识图谱。核心数据包括文本块（基础单元）、实体（节点）、关系（语义连接）、社区（聚类）及社区报告（摘要），存储为Parquet文件。使用Neo4j可视化展示图谱结构，可观察实体关联与主题聚类，但其规模需结合子图查询工具分析。相比传统向量RAG，GraphRAG支持多跳推理和语义组织，但需通过编程接口深入挖掘全图信息。开发者可通过实践从数据提取到可视化的全流程，深入理解其工作机制。 （字数：15
0代码，5分钟，搭建出企业级文档处理MCP Agent
z551646的博客
05-27 921
文档质量决定了大模型理解的上限。当你正在构建知识库或者搭建文档审核相关的Agent，可以考虑将TextIn MCP Server嵌入到你的搭建工作流中，成为你的文档处理引擎。
大模型应用开发（四）：基于Langchain和LLM（千问大模型）对知识图谱（neo4j）的生成和自然语言简单问答的输出（neo4j工具、安装说明和人物关系信息都在资源里）
博客
10-21 3554
还有一个属性这里是id,属性这一块应该可以分的更加具体，比如人物名称啊这些可以定义为name啊，地点啊定义为area等等，这块因为是通过Langchain生成的那就不多做操作了，感兴趣的小伙伴可以自行修改。如果你想修改final_result的格式也可以在问答的提示词中展示示例。
知识图谱和 LLM：利用Neo4j驾驭大型语言模型（探索真实用例）
洛阳泰山的博客
07-14 880
它们能够适应不同的对话环境、回答各种主题的问题，甚至模拟创意写作，彻底改变了人类与机器的互动方式，引发了新一波人工智能应用浪潮。有趣的是，您可以使用适当的提示引导 LLM 直接输出结构化数据，例如作为节点和关系列表的 JSON 数据结构，我们可以将其直接输入图形数据库。我们项目的启动阶段专注于确定实际用例，这些用例将构成我们即将推出的解决方案的基础。我们的第一个用例专注于开发知识图谱的自然语言界面。LLM 解释文本中的各种类型和含义，通过根据训练数据识别非结构化数据的固有结构来理解非结构化数据。
知识图谱和LLM：利用 Neo4j 利用大型语言模型 探索现实世界的用例
java1109的专栏
05-17 2353
在 2023 年，ChatGPT 等大型语言模型（LLM）凭借其卓越的类人文本理解和生成能力，迅速席卷全球，成为科技领域的瞩目焦点。这些模型不仅能够灵活适应各种对话环境，还能回答涉及不同主题的复杂问题，甚至在创意写作方面展现出惊人的模拟能力。它们的出现彻底改变了人类与机器之间的交互方式，引领了人工智能应用的新浪潮，让我们看到了人工智能在未来社会的无限可能。蒸汽朋克电脑墙，上面有一面由在透明管中奔跑的蚂蚁操作的魔镜（中途）
使用llama-index连接neo4j知识图谱 达成大模型构建查询知识图谱功能
Silver__Wolf的博客
05-31 5666
我们的目标是使用Llama-Index来连接到Neo4j，以构建和查询知识图谱。通过这个过程，我们能够将文档中的信息转化为知识图谱，并通过模型进行查询。以下参考llama-index官方实现。
大语言模型学习（含LLM+Neo4j）
m0_52212748的博客
06-11 3229
存储对话历史中的信息的能力称之为’记忆‘，这种工具可以单独使用，也可以无缝的集成到一条链中,记忆的存储长度是程序执行到结束，执行一次的所有记忆。记忆组件需要支持读取写入每条链定义了核心执行逻辑，期望某些输入，一些来自用户，一些来自记忆组件，在一次与LLM的交互中，链与记忆组件交互两次读取记忆:将之前的交互内容进行读取,放入到本次交互中写入记忆:将本次的交互内容写入到记忆当中。
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
2401_84206094的博客
07-08 6583
对一个查询问题分别进行了测试, 与没有RAG，仅利用LLM生成回复的情况进行对比，在有GraphRAG 的情况下，LLM模型回答的信息量更大、准确会更高。
图数据库 之 Neo4j 与 AI 大模型的结合绘制知识图谱
magic_kid_2010的专栏
05-05 2951
1、利用 AI 大模型提取文本信息AI 大模型是指那些经过大规模训练的深度学习模型，具有较强的语义理解和信息提取能力。利用 AI 大模型可以对文本进行实体识别、关系抽取等任务，从而提取出文本中的实体、关系等信息。通过将 AI 大模型提取出的实体、关系等信息转化为 Echarts 所需的数据格式，我们可以利用 Echarts 绘制出美观、直观的知识图谱。Example：北京是中国的首都，拥有许多历史悠久的建筑，其中包括天安门、故宫、天坛、颐和园以及长城。文本内容字数上限为 300。
知识图谱构建软件neo4j
07-25
Neo4j 的 GraphRAG 生态系统工具之一——LLM 知识图谱构建器，能够将非结构化数据转换为动态知识图谱，并与检索增强生成（RAG）聊天机器人集成，实现自然语言查询和数据洞察[^2]。 #### 查询与优化 Neo4j 使用 ...
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