结合 LangChain 和 Neo4j 介绍 GraphRAG

最新推荐文章于 2025-04-11 15:30:31 发布
最新推荐文章于 2025-04-11 15:30:31 发布
阅读量1.1k 收藏 4
点赞数
分类专栏： NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 文章标签： langchain neo4j microsoft
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iCloudEnd/article/details/138414386
版权
本文介绍了如何结合LangChain库和Neo4j图数据库来实现图RAG（GraphRAG）。LangGraph扩展了LangChain，允许在多代理框架中使用图结构，以解决传统链的循环限制。通过将知识库存储在Neo4j中，利用LLM的语义能力进行实体和关系提取。LLMGraphTransformer库则帮助将非结构化文本转化为图形表示。通过图数据库的检索功能和LLM，可以实现更准确的检索增强生成（RAG）。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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）。

然而，图表也是在检索增强生成（RAG）场景中组织知识库的强大工具。更具体地说，它们增强了“检索”阶段并导致更有意义的上下文检索，最终结果是获得更准确的生成响应。为了实现这一目标，我们的想法是将知识库存储到基于图形的数据库（例如 Neo4j）中，利用 LLM 的语义能力来正确提取和映射实体和关系。

现在的问题是：我们该怎么做？幸运的是，LangChain 开发了一个名为LLMGraphTransformer 的强大库，其目的是将非结构化文本数据转换为基于图形的表示。

为了充分理解这个库的工作原理，我们首先回顾一下图的工作原理和相关术语。

图和图数据库

图是一种数学结构，用于模拟对象之间的成对关系。它由两个主要元素组成ÿ

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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 1045
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。
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
07-09 580
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。
使用LangChain和LangGraph大幅提升RAG效果
m0_74942241的博客
04-23 2522
LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。在深入学习LangGraph之前，需要了解LangChain的两个主要概念。围绕LLM编写的程序，用于执行任务，例如自动SQL编写或NER提取链等。请注意，链不能用于任何其他任务（甚至不能用于一般用例），如果尝试这样做，可能会损坏链。链中要遵循的步骤是预定义的，不可灵活调整。
langgraph4j：构建状态丰富多智能体应用的利器
最新发布
gitblog_01043的博客
04-11 1368
langgraph4j：构建状态丰富多智能体应用的利器 langgraph4j ???? LangGraph for Java. A library for building stateful, multi-actor applications with LLMs, built for work jointly with la...
GraphRAG：知识图谱+大模型 LangChain实现
热门推荐
KQe397773106的博客
04-22 2万+
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。
langchain+neo4j 实现图谱GraphRAG
weixin_43816875的博客
06-24 4655
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。
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 4373
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。。
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 2481
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。
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
2401_84206094的博客
07-08 5982
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。
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
08-01 627
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。
GraphRag实战-GraphRag与Neo4j集成案例
llm_way的博客
12-01 2659
分享一次GraphRag实战案例，如何将graphrag结果集成到neo4j中，并通过langchain和llamaindex等框架实现local search及global search，希望对大家有帮助
【待修改】使用GraphRAG+LangChain+Ollama（LLaMa 3.1）知识图谱与向量数据库集成（Neo4j）
caoyongsheng的博客
08-14 1595
图数据库需要这种实体，所以我们将创建一个名为 Entities 的自定义模型，继承自 BaseModel，我们希望提取实体，这可以通过提供这个属性 entities 来完成，它是一个字符串列表。首先我们要连接到数据库，我们将使用驱动方法，传入我们的 URI（存储在 Neo4j URI 环境变量中），还需要提供用户名和密码进行身份验证，并创建驱动实例。s 是起始节点，r 是结束节点，t 是关系。我们传入创建的文档，计算可能需要一些时间，即使是这个很小的例子，也花了我大约 3 分钟时间，所以稍等片刻。
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 2961
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。
使用LangChain和Neo4j快速创建RAG应用
csdn1561168266的博客
05-10 3314
综上所述，Neo4j 通过整合其内置的向量搜索功能，显著提升了对检索增强生成（RAG）应用的支持能力。这不仅加强了其在传统结构化数据分析方面的优势，还使其能够更有效地处理非结构化文本数据。本文详细介绍了如何利用Neo4j Aura和Neo4j Desktop来存储向量索引，并在LangChain框架的辅助下，构建出高效的RAG应用。
大模型应用开发 langchain和 langgraph 之 RAG 入门
2301_81940605的博客
12-06 1408
在我们看完 Langchain 基础之后，RAG 就是第二个难点。本文探索 langchain 中的 RAG 以及部分 langgraph RAG。
Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？
python1222_的博客
08-27 3981
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。
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 2104
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 ）。
将微软GraphRAG输出到Neo4J并使用Langchain或LlamaIndex实现本地和全局检索
m0_59163425的博客
08-27 1594
微软的 GraphRAG 实现最近获得了极大的关注。在上一篇博文中，我讨论了如何构建图形，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件。这些文档使用大语言模型（LLM）进行处理，以提取文档中出现的实体及其关系的结构化信息。提取的结构化信息随后被用于构建知识图谱。构建知识图谱后，GraphRAG 库将图谱算法（特别是莱顿社区检测算法）与 LLM 提示相结合，生成知识图谱中实体和关系社区的自然语言摘要。
使用 LangChain 和 Neo4j 构建智能图数据库查询系统
aehrutktrjk的博客
09-11 1562
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与graphrag结合
01-18
### 集成 Neo4j 和 GraphRAG 的方法 为了实现 Neo4j 与 Microsoft GraphRAG 的集成，可以采用一种流程，在此过程中，GraphRAG 输出的数据被转换并存储至 Neo4j 图形数据库中。这不仅有助于更高效地管理和查询复杂的关系型数据结构，还能够利用图形算法来增强数据分析能力[^1]。 具体来说，通过将 GraphRAG 处理后的信息映射到 Neo4j 节点和边的形式，使得原本难以理解的大规模关联得以可视化呈现。这种做法允许开发者借助 Cypher 查询语言的强大功能执行复杂的模式匹配操作，进而挖掘隐藏于海量连接之中的有价值洞见。 此外，当涉及到自然语言处理任务时，还可以考虑引入像 LangChain 或者 LlamaIndex 这样的工具链辅助构建基于文本的知识库索引系统。它们可以帮助解析来自不同源的非结构化文档，并将其转化为适合存入 Neo4j 的标准化格式。 下面是一个简单的 Python 实现案例，展示了如何读取由 GraphRAG 工具生成的结果文件并将其中的内容导入 Neo4j： ```python from neo4j import GraphDatabase import pandas as pd def load_data_to_neo4j(uri, user, password, file_path): driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password)) df = pd.read_csv(file_path) with driver.session() as session: for _, row in df.iterrows(): query = """ CREATE (n {name: $name}) SET n += $properties """ session.run(query, name=row['entity'], properties=dict(row)) load_data_to_neo4j('bolt://localhost:7687', 'neo4j', 'password', './graphrag_output.csv') ``` 上述脚本会遍历 CSV 文件里的每一行记录，并创建相应的节点对象保存在 Neo4j 数据库内；这里假设输入文件至少包含一列名为 `entity` 的字段用来唯一标识各个实体实例。 对于实际应用场景而言，则可能需要更加精细的设计方案，比如定义多种类型的节点以及它们之间的关系模型等。而一旦完成了基础架构搭建工作之后，就可以方便地运用 Cypher 来实施各种高级分析逻辑了[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

知识大胖

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值