构建知识图谱：从无结构文本到结构化知识库

构建知识图谱：从无结构文本到结构化知识库

在现代信息技术中，知识图谱是一种强大的工具。通过将信息结构化为图形式，知识图谱帮助我们实现更高效的信息检索和推理。在本篇指导文章中，我们将探讨如何从无结构的文本中构建知识图谱，并将构建的图谱应用于问答生成（RAG）应用中。

引言

知识图谱的构建是将无结构文本信息转化为结构化数据的过程。这一流程可以提高数据的可用性和分析深度，使得应用能够从复杂的关系和模式中提取洞见。本文旨在指导读者使用大语言模型（LLM）和图数据库，构建实用的知识图谱。

主要内容

架构

构建知识图谱一般涉及以下几步：

1. 从文本中提取结构化信息：使用模型从文本中抽取出结构化的图谱信息。
2. 存储到图数据库中：将提取出的信息存储到图数据库，可以供下游的RAG应用进行访问和操作。

设置环境

首先，安装必要的软件包，并设置环境变量。本示例中我们使用Neo4j图数据库。

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

可能需要重启内核以使用更新的包。默认使用OpenAI的模型。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

设置Neo4j凭据和连接：

import os
from