实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力

已于 2024-05-23 17:00:41 修改
阅读量1.1k 收藏 3
点赞数
分类专栏： 深度学习 文章标签： langchain 交互 neo4j
于 2024-03-26 11:05:19 首次发布
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/mtl1994/article/details/137039874
版权
本文介绍了如何结合图数据库Neo4j和LangChain来深化聊天机器人的交互能力。Neo4j通过其图数据模型和Cypher查询语言提供了高效处理复杂关系的优势，而LangChain则助力自然语言处理。通过整合这两项技术，可以提升聊天机器人的对话质量和用户体验。

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

实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力

实战LangChain（一）：构建您的第一个聊天机器人_langchai 机器人

实战LangChain（二）：探索RAG——为聊天机器人注入知识-优快云博客

实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力

实战LangChain（四）：LangGraph入门——状态管理与基础结构

实战LangChain（五）：LangGraph中的节点类型与动态调用

实战LangChain（六）：深入LangGraph的高级功能与最佳实践

文章目录

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
实战LangChain（二）：探索RAG——为聊天机器人注入知识
mtl1994的博客
03-13 681
Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术为解决自然语言处理的复杂任务提供了一种新颖的方法。尽管面临挑战，但随着技术的不断发展和优化，RAG有望在提高信息检索和内容生成质量方面发挥更大的作用。通过不断探索和创新，我们有理由相信，RAG将在未来的人工智能发展中占据重要位置，为人机交互带来更多的可能性。
实战LangChain（一）：构建您的第一个聊天机器人
mtl1994的博客
02-26 666
实战LangChain（一）：构建您的第一个聊天机器人。
langchain+neo4j 实现图谱GraphRAG
weixin_43816875的博客
06-24 4193
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。
LangChain+Neo4j：5分钟构建动态知识图谱
最新发布
xxue345678的博客
02-12 995
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LangChain和Neo4j快速创建RAG应用
csdn1561168266的博客
05-10 3175
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。
travel-reco:由Node Neo4j支持的基于推荐的聊天机器人
05-09
旅游机器人 由Neo4j，Node，Dialogflow等提供支持的基于推荐的聊天机器人。
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 1229
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。
Doctor-Friende:Rasa-Doctor-Friende：基于Neo4j知识图和Rasa的中医聊天机器人
05-02
目录 Rasa版本 此处为Rasa==2.0.x(其它Rasa版本请切换branch) 演示视频 演示视频 视频中的demo演示网址用的上海服务器，低配，加载速度慢，各位轻虐~~ >.< GIF动图展示 2020/05/20 聊天窗的颜色略有不同 说明 本程序实现的是基于中文的医疗知识图谱的问答机器人MedicalKBQA， 是基于 Rasa-2.0.x 版本及其支持的外部组件实现的， 并使用了图数据库 Neo4j 构建知识图谱。 Rasa的Pipeline配置如下： pipeline: - name: "MitieNLP" model: "data/total_word_feature_extractor_zh.dat" - name: "JiebaTokenizer" dictionary_path: "jieba_userdict" - name: "Mi
实战LangChain（七）：集成CrewAI——实现多代理协作
mtl1994的博客
05-27 1032
通过本篇文章的学习，我们成功地将CrewAI集成到LangChain项目中，实现了多代理协作的功能。这种多代理协作模式可以显著提升复杂任务的处理效率和质量。
使用Neo4j和LangChain实现持久性对话：构建智能聊天机器人
bhawfgrcbtwny的博客
11-08 845
通过将Neo4j的图形功能和LangChain的强大能力结合，我们可以有效地管理和分析用户会话的对话历史。这种方法不仅增强了聊天机器人的上下文理解能力，还为更深入的用户行为分析打开了大门。Neo4j 官方文档LangChain 文档OpenAI API 文档。
零基础构建基于LangChain的聊天机器人(3)
python12345_的博客
05-31 552
review_chain的目标是回答有关患者在医院就医体验的问题。到目前为止，已经将患者对医院的评论作为问题的上下文。虽然能回答少量问题，但它不具有很好的扩展性。此外，即使将所有评论放入模型的上下文中，也不能保证它使用正确的评论内容回答问题。为了克服这个问题，通常需要需要一个检索器。检索相关文档并将它们传给语言模型，用以回答问题，这个过程称为检索增强生成（retrieval-augmented generation, RAG）。对于这个例子，将把所有评论数据存储在一个名为ChromaDB的向量数据库中。
ChatBot:基于RNN，Transformer，Bert和GPT2的Pytorch生成ChatBot（对话系统）
03-22
Pytorch生成式聊天机器人（对话系统） 基于RNN，Transformer，Bert和GPT2 NLP深度学习 1.基于RNN的ChatBot（对话系统） 2.基于Transformer和Bert的ChatBot（对话系统） 3.基于Bert和GPT2的ChatBot（对话系统） 参考 [1] [2] [3] PS：数据集的格式是两列来自两个人的聊天句子。
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 1494
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 Neo4j 和 Langchain 进行知识图谱创建
2301_76225313的博客
07-01 1193
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。
[利用Neo4j与LangChain构建强大的文本检索系统]
sjufgwgfhoia的博客
12-03 349
通过本文的介绍，您应该能初步了解到如何结合Neo4j和LangChain构建一个强大的文本检索系统。Neo4j官方文档。
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 1912
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 ）。
结合 LangChain 和 Neo4j 介绍 GraphRAG
iCloudEnd的博客
05-03 1044
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）。
使用 LangChain 和 Neo4j 构建智能图数据库查询系统
aehrutktrjk的博客
09-11 1494
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。
使用 Llamaindex、Neo4j 和 Llama 3 构建具有知识图谱的高级 RAG 聊天机器人
m0_59164520的博客
09-24 1205
检索增强生成（RAG）是一种先进的技术，结合了基于检索的模型和生成模型，以提高生成响应的质量和相关性。它特别适用于问答等应用，其中系统需要提供详细且上下文准确的答案。
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

matianlongg

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