从无结构文本到知识图谱：一步步教你构建知识基础

# 从无结构文本到知识图谱：一步步教你构建知识基础

## 引言

知识图谱是管理和使用信息的一种强大工具。在这篇文章中，我们将探讨如何从无结构文本构建知识图谱，并将其用于RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中。构建知识图谱涉及解析文本以提取结构化信息，并将其存储在图数据库中。这不仅提升了数据的可访问性，还增强了解析复杂关系和模式的能力。

## 主要内容

### 从文本提取结构化信息

使用大语言模型（LLM）可以解析无结构文本，识别出实体及其相互关系。选择合适的模型对于确保提取信息的准确性和细节把控至关重要。

### 存储到图数据库

将提取出的结构化信息存储到Neo4j等图数据库中，可为RAG应用提供稳定的基础支持。

### 设置环境

首先，确保环境准备妥当。以下代码安装所需包并设置环境变量：

```python
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 输入你的OpenAI API密钥

注意：你可能需要重启内核以使更新的包生效。

配置Neo4j连接

确保Neo4j已安装并正确配置。以下代码定义了Neo4j凭据和连接：

import</