构建知识图谱:从非结构化文本到可查询的知识库

构建知识图谱:从非结构化文本到可查询的知识库

引言

在当今的信息时代,有效地组织和利用海量数据变得至关重要。知识图谱作为一种强大的数据表示方法,能够捕获实体之间的复杂关系,为智能应用提供结构化的知识基础。本文将详细介绍如何从非结构化文本构建知识图谱,并将其应用于检索增强生成(RAG)系统中。

知识图谱构建流程

构建知识图谱的主要步骤包括:

1. 从文本中提取结构化信息
2. 将提取的信息存储到图数据库中

让我们深入了解每个步骤的具体实现。

1. 从文本中提取结构化信息

这一步骤使用语言模型(LLM)来解析文本,识别实体和关系。我们将使用LangChain的LLMGraphTransformer来完成这个任务。

首先,我们需要设置环境并安装必要的库:

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

import os
import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_core.documents import Document

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

# 初始化LLM和图转换器
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gp