告别 AI 幻觉：LangChain + 知识图谱 + 大模型，打造可靠的智能应用

目录

1. 前言：知识图谱在 AI 中的地位
2. 什么是知识图谱？为什么要用知识图谱？
3. LangChain 简介：它如何与知识图谱结合？
4. 项目准备：环境配置与工具选择
5. 手把手实现
   5. 1 从文本中提取结构化知识存入图谱
   6. 2 基于 LangChain 知识图谱的查询与推理
6. 实践 Tips：如何让知识图谱规模化、应用化？
7. 总结与展望
8. 后记

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1. 前言：知识图谱在 AI 中的地位

在当今的人工智能领域，各类语言模型（如 GPT 系列、BERT 等）已经深刻地影响了众多研究和应用场景。尽管这些模型在自然语言处理、文本生成、信息抽取等方面表现优异，但在涉及复杂推理、逻辑关联、实体关系理解等任务时，纯粹依赖大模型本身的语义存储或上下文记忆，往往还存在能力不足或者不可控的情况。

知识图谱（Knowledge Graph）正好可以帮助弥补这一缺陷。它能够以结构化的形式储存大量知识，并提供可解释的关联和推理机制。在实践中，知识图谱既可以充当大语言模型的“外部知识库”，也能在问答系统、推荐系统等场景中发挥极大的作用。

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