使用LangChain和Neo4j快速创建RAG应用

最新推荐文章于 2025-04-14 15:58:45 发布
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分类专栏： # 大语言模型LLM 文章标签： langchain neo4j python
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大家好，Neo4j 通过集成原生的向量搜索功能，增强了其对检索增强生成（RAG）应用的支持，这标志着一个重要的里程碑。这项新功能通过向量索引搜索处理非结构化文本，增强了 Neo4j 在存储和分析结构化数据方面的现有优势，进一步巩固了其在存储和分析结构化数据方面的领先地位。

本文将详细介绍如何利用 Neo4j Desktop（本地版）和 Neo4j Aura（云服务版）来存储向量索引，并构建一个基于纯文本数据的 RAG 应用。

1.云服务部署

要使用基于云的 Neo4j Aura，需要按照以下步骤操作：

首先，点击链接创建一个实例（https://neo4j.com）。在设置过程中，系统会提示输入默认的用户名（neo4j）和实例的密码。请务必记下这个密码，因为设置后将无法再次查看。

创建账户后，会看到这样的界面：

图片

实例启动并运行后，接下来的任务是生成嵌入向量并将其存储。这里采用OpenAI的嵌入技术，这需要一个OPENAI_API_KEY。

为了将这些嵌入向量上传到Neo4j Aura实例，需要准备好以下环境变量：NEO4J_URI（Neo4j实例的URI）、NEO4J_USERNAME（用户名）和NEO4J_PASSWORD（密码）。

使用LangChain的W

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AI GraphRAG 系列之 使用 Streamlit、LangChain、Neo4j 和 GPT-4o 构建 GraphRAG(教程含源码)
iCloudEnd的博客
07-09 583
我们正在使用的示例应用程序有四个主要组件：使用 Docker 在本地托管 Neo4j可以提取非结构化文本并使用 AI 将其转换为知识图谱的图形生成器结合图表中的结构化和非结构化文本的混合检索器Streamlit UI 允许用户与他们的图形知识文档进行对话。
基于Ollama、DeepSeek、LangChain和Streamlit的RAG应用部署
海棠AI实验室
02-15 1462
随着AI技术的迅猛发展，Retrieval-Augmented Generation (RAG)系统已成为构建智能问答系统的核心。RAG系统通过结合信息检索与生成模型的能力，不仅能够检索相关知识，还能基于这些知识生成准确的答案。本文将带你深入了解如何使用Ollama、DeepSeek、LangChain和Streamlit等技术栈，在Ubuntu系统上部署一个完整的RAG应用。
使用 LangChain 和 Neo4j 构建智能图数据库查询系统
aehrutktrjk的博客
09-11 1575
本文介绍了如何使用 LangChain 和 Neo4j 构建一个智能图数据库查询系统。通过实体映射、Cypher 查询生成和自然语言回答生成，我们能够创建一个强大的系统来回答与图数据库相关的问题。Neo4j 官方文档LangChain 文档OpenAI API 文档图数据库和知识图谱课程 - Coursera。
Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？
最新发布
2401_85773741的博客
04-14 1010
这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学习，但一旦你克服了这个障碍，它就会变得顺畅起来。未来，我会尝试将代理引入到工作流程中。
langchain+neo4j 实现图谱GraphRAG
weixin_43816875的博客
06-24 4749
参考文档：https://blog.langchain.dev/enhancing-rag-based-applications-accuracy-by-constructing-and-leveraging-knowledge-graphs/源代码参考复现：https://github.com/tomasonjo/blogs/blob/master/llm/enhancing_rag_with_graph.ipynb?3.后续需要调整代码，限制节点的类型，以及关系的类型。② 构建结构化的检索器。
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
m0_59164304的博客
07-17 2138
利用知识图谱从大量文档、视频中提取信息，建立实体之间的关系，有利于加速信息处理，提取文档中的数据，以及发现实体之间潜在关系和规律。AI大模型的快速发展，大模型和知识图谱的结合，有了更多可能性。本文我将演示下面我将演示如何在5分钟内上传数据源，构建一个动态知识图谱，可用于提取实体关系，并且与数据对话。这里使用的工具是大模型知识图谱构建器（LLM Knowledge Graph Builder ）。
使用 Neo4j 和 Langchain 进行知识图谱创建
2301_76225313的博客
07-01 1259
这种结构允许高效地回答复杂的查询，例如“找出所有在[年份]发布的电影，其中包含演员X”，还允许深入的分析，例如识别演员职业生涯中的模式或了解电影类型随时间的变化趋势。我们将使用 Neo4j，它帮助我们管理和结构化我们的图形，以及 Langchain，它帮助我们处理文本。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
知识图谱大模型系列之 17 使用 Llamaindex、Neo4j 和 Llama 3 构建具有知识图谱的高级 RAG 聊天机器人(教程含源码)
iCloudEnd的博客
07-05 6140
检索增强生成 (RAG) 是一种先进的技术，它将基于检索的模型与生成模型相结合，以提高生成的响应的质量和相关性。它对于问答等应用特别有用，因为系统需要提供详细且上下文准确的答案。知识图谱是以节点和边的形式对信息进行结构化表示。节点通常表示实体（例如人物、地点、概念或对象），边表示这些实体之间的关系。知识图谱可以对复杂的关系进行建模，并提供一种高效查询和检索互连信息的方法。知识图谱的一个典型场景是建模社交媒体关系，以在用户和他们的联系人之间形成链接。
手把手教学：SpringBoot整合LangChain4j实现知识库RAG检索
独孤求梦
04-05 1556
检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。
使用 LangChain、llama3、Qdrant、Redis 和 Streamlit 构建具有聊天历史记录的安全本地 RAG 应用程序
iCloudEnd的博客
07-28 125
数据在我们的日常生活中扮演着重要角色。但更重要的是我们如何处理和保护数据中包含的敏感信息。本指南专门针对那些重视隐私且不愿将数据发送给 LLM 提供商的人。耸耸肩，我无法比Apple每次在WWDC上所做的更好地介绍数据隐私😁 在本指南中，我将引导您构建可以在工作站或服务器上本地运行的安全本地RAG（检索增强生成）应用程序。
Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？看完这一篇你就懂了！！
bugyinyin的博客
10-30 1307
这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学习，但一旦你克服了这个障碍，它就会变得顺畅起来。
手把手教你构建基于知识图谱的GraphRAG之结构化数据篇【LangChain+Neo4j】
Python_cocola的博客
07-12 4431
检索增强生成（RAG）是一种利用外部知识来增强大模型生成能力减少幻觉的主流方法，而对知识最常见的一种组织与索引的形式是向量化及基于向量相近性的检索。但除此之外，基于Graph图结构的知识图谱也是一种强大的知识组织工具，在很多场景下它可以实现更有意义的上下文检索并帮助模型输出更加准确的响应内容。预备知识：GraphRAG基础在开始之前，我们先快速了解图（Graph）、图数据库（GraphDB）、知识图谱（Knowledge Graph）以及GraphRAG的基础知识。。
人工智能之利用LangChain和Neo4j向量索引，构建一个RAG应用程序
人工智能讲师分享前沿技术
12-19 1271
这种集成有助于将数据有效地摄取到 Neo4j Vector Index 中，简化了 RAG 应用程序中的数据摄取和查询，并能够构建有效的 RAG 应用程序，通过利用结构化和非结构化数据提供实时、准确且与上下文相关的答案。例如，如果我们使用向量相似性搜索来检索前三个结果，则摘要将重复三次。例如，如果我们想要创建一个问答系统，根据提供的上下文生成答案，同时还提供它用作上下文的文档，我们可以使用以下代码。正如我们所看到的，LLM 根据提供的维基百科文章构建了准确的答案，但也返回了它使用的源文档。
LangChain中使用Neo4j图数据报错：Could not use APOC procedures. Please install the APOC plugin in Neo4j.解决方式。
Smile_on_you的博客
06-21 3558
首先，报这个错说明你的LangChain版本不够新，请更新LangChain。LangChain是一个每天都在更新的快速迭代的框架，务必保持版本更新。如果还不行，则检查其他APOC配置是否配置完成。这表示这是APOC没有正确配置。
使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA
2201_75499313的博客
01-17 3956
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应用，其中利用来自不同数据源的综合信息来生成响应，这些响应是预先训练的知识和特定的实时数据的和谐混合，从而提高了预测的准确性和相关性。
实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力
mtl1994的博客
03-26 1165
通过整合Neo4j图数据库与LangChain，我们有效解决了聊天机器人在处理复杂查询和理解用户需求方面的痛点。这种结合不仅提升了机器人的对话质量，还使得对话体验更加自然和流畅。未来，这一进步将引领聊天机器人技术向更高智能和个性化的方向发展。
利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引，构建一个RAG应用程序
2201_75499313的博客
01-17 2970
向量索引是 Neo4j 的一个重要补充，使其成为处理 RAG 应用程序的结构化和非结构化数据的出色解决方案。希望 LangChain 集成能够简化将向量索引集成到现有或新的 RAG 应用程序中的过程，这样我们就不必担心细节。请记住，LangChain 已经支持生成 Cypher 语句并使用它们来检索上下文，因此我们现在可以使用它来检索结构化和非结构化信息。参考文献。
结合 LangChain 和 Neo4j 介绍 GraphRAG
iCloudEnd的博客
05-03 1164
在我关于 LLM 支持的应用程序环境中基于图形的技术的最新文章中，我们探讨了如何在多代理框架的上下文中利用这些数据结构。更具体地说，我们介绍了一个新的 LangChain 库 LangGraph，该库于 2024 年 1 月推出，基于图的数学对象作为代理应用程序的代表性框架。LangGraph的主要目标是克服传统LangChain链的主要限制，即运行时缺乏循环；通过引入类似图的结构可以轻松绕过此限制，该结构可以轻松地将循环引入到链中，这些链在设计上是有向无环图（DAG）。
graphrag ai4j
02-13
### GraphRAG与AI4J的技术概述 GraphRAG是一种基于图结构的知识检索增强框架，在“检索”阶段运行，通过利用图形结构的灵活性来存储知识库，旨在提高文档片段检索的相关性和准确性[^1]。 #### GraphRAG的工作原理 GraphRAG的核心在于如何有效地从复杂的关系网络中提取有价值的信息。具体来说： - **数据建模**：采用Neo4j这样的图数据库系统对原始文本资料进行建模，形成节点和边组成的语义网。 - **索引构建**：创建高效的查询路径以便快速定位潜在关联的内容单元。 - **上下文感知**：当接收到新的请求时，不仅考虑单个词项的重要性，还关注它们之间的相互作用模式以及整体背景意义。 ```python from langchain import LangChain, GraphRAG # 初始化LangChain实例并加载预训练模型 lang_chain = LangChain(model_name="bert-base-nli-mean-tokens") # 创建GraphRAG对象并与指定的neo4j连接 graph_rag = GraphRAG(lang_chain=lang_chain, neo4j_uri="bolt://localhost:7687", user="neo4j", password="password") # 执行查询操作 query_result = graph_rag.query("什么是机器学习？") print(query_result) ``` 此代码展示了如何初始化`LangChain`类的一个实例，并使用它来配置`GraphRAG`组件；随后定义了一个简单的自然语言处理任务——询问有关“机器学习”的定义，并打印返回的结果集。 对于希望集成这些功能的应用程序开发者而言，理解上述流程至关重要。此外，值得注意的是，虽然这里展示的例子相对简单，但在实际应用环境中可能涉及到更复杂的逻辑控制流设计和技术细节优化等问题。 #### AI4J项目简介 AI4J是一个致力于推动Java平台上的先进人工智能算法开发和支持工具包。该项目提供了丰富的API接口和服务端点，使得软件工程师能够轻松地在其应用程序内部署智能化解决方案。尽管官方文档并未直接提及GraphRAG的支持情况，但从架构层面来看，两者之间存在一定的兼容可能性。例如，可以借助Spring Boot等微服务框架搭建RESTful API服务器，从而允许外部客户端调用由GraphRAG驱动的服务模块。
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