GraphRAG原理深入剖析-知识图谱构建

之前的一篇文章GraphRag-知识图谱结合LLM 的检索增强简单介绍一下GraphRAG及一些基本原理,今天我们再深入分析一下GraphRAG原理。

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这幅图是知识图谱生成的完整过程,从这幅图中,我们可以更加细化的分析GraphRAG原理,GraphRAG主要包括以下几部分:

1、非结构化文本数据的切分

2、文本实体、关系抽取,生成图谱

3、图谱增强

4、社区总结

5、文档处理

6、知识图谱的可视化

接下来,我们就挨个进行详细分析。

非结构化文本数据的切分

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文本数据的切分和传统RAG切块是类似的,这里的切块依然需要考虑chunk大小

### 使用 GraphRAG 进行知识图谱构建 GraphRAG 结合了知识图谱和大型预训练语言模型的优势来处理复杂的自然语言查询。具体来说,通过三个主要阶段实现这一目标:实体提取、子图构建以及答案生成。 #### 实体提取 当接收到用户的查询请求时,系统会自动识别并抽取其中的关键实体。这些实体可以是人物名称、地点、时间或其他任何具有特定意义的对象[^1]。 #### 子图构建 基于上一步骤中获得的实体信息,在已有的大规模静态或动态知识库内检索关联节点及其关系边,进而创建一个小规模但高度相关的局部网络结构——即所谓的“子图”。这个过程不仅限于简单的邻居查找;还可以涉及多跳推理以捕捉更深层次的关系模式。 #### 示例代码展示如何利用 Python 和 Neo4j 数据库完成上述操作: ```python from neo4j import GraphDatabase import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') def extract_entities(query): doc = nlp(query) entities = [ent.text for ent in doc.ents] return entities uri = "bolt://localhost:7687" driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password")) def build_subgraph(entities): with driver.session() as session: result = session.run( """ MATCH (e)-[:RELATIONSHIP]->(related_entity) WHERE e.name IN $entities RETURN DISTINCT related_entity """, {"entities": entities} ) subgraph_nodes = [record['related_entity'] for record in result] return subgraph_nodes query_example = "What was the impact of Albert Einstein's theory on modern physics?" entities_extracted = extract_entities(query_example) subgraph_constructed = build_subgraph(entities_extracted) print(subgraph_constructed) ``` 此段脚本首先定义了一个函数 `extract_entities` 来解析给定字符串中的命名实体,并返回它们作为列表。接着连接到本地运行的一个 Neo4j 图形数据库实例,执行 Cypher 查询语句匹配由输入文本所指示的人名等对象之间的联系路径,最终输出构成的知识片段内的所有结点数据。
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