结合GPT-4，Langchain和Graph RAG打开Python网站智能对话新次元

作者：Sienna

审核：Los

1. 内容概览

本文将深入解析GitHub上备受瞩目的LLM开源项目，详细指导如何运用Graph RAG（Retriever-Augmented Generator with Graph）技术，结合Langchain框架与GPT-4o（或类似LLM模型）的能力，构建一个能够提供精准、连贯信息的本地聊天机器人。本文不仅提供了详尽的步骤说明与代码示例，还涵盖了从安装Python库、配置Neo4j图数据库，到利用OpenAI API处理自然语言并提取结构化信息的全过程。此外，我们深入探讨了Graph RAG如何通过图形数据库技术高效管理复杂信息关系，显著提升搜索与回答的准确性。最后，通过实际查询演示了GraphCypherQAChain在知识图谱中的应用，并对比了Graph RAG与向量数据库的优势。

2. GraphRAGs技术解析

2.1 定义与优势

GraphRAGs，即图形表示的检索增强生成器，是一种创新的信息检索与生成技术。它利用图形数据库来构建信息之间的关联网络，使得即便是抽象或复杂的查询也能基于图形结构快速找到相关且准确的答案。相较于传统的向量RAG，GraphRAG能够更深入地理解信息间的上下文关系，从而提供更加人性化的回答。

2.2 工作原理

GraphRAG的工作机制融合了图形数据库的高效查询能力与RAG的语义理解能力。在GraphRAG中，每一条信息都被视为图形中的一个节点，而信息之间的关系则通过边来表示。这种结构不仅直观展现了数据的内在联系，还允许系统根据查询需求灵活遍历图形，找到最相关的节点和路径。

2.3 实例解析

以《火影忍者》中的Sakura为例，当使用GraphRAG处理“Sakura有什么特点？”这类抽象查询时，系统会根据已有的图形数据库信息，快速定位到“Sakura”节点，并沿着与之相连的边（如“长发”、“淡绿色眼睛” 等特征）检索相关信息。这样，即便原始数据并未直接提及“特点”二字，GraphRAG也能通过图形结构推理出合适的答案，实现语义上的准确匹配。

3. GraphRAG与向量数据库的比较

GraphRAG侧重于利用图形数据库来建模和查询实体间的复杂关系。它通过构建节点和边的图形结构，有效地表示了和存储信息之间的关联。这种结构不仅支持基于图形的操作，如遍历关系、查找路径和识别模式，还能在处理具有丰富上下文和关系的数据时展现出强大的能力。GraphRAG特别适用于需要深入理解信息间关系、进行复杂推理或生成结构化答案的场景。

向量数据库则专注于高效执行相似性搜索和最近邻查询。它们利用向量化技术将非结构化数据（如文本、图像等）转换为高维空间中的向量，并通过专门的索引技术和算法快速检索与给定查询向量最相似的向量。向量数据库在处理大规模数据集、进行快速相似性匹配或推荐系统等领域表现出色。然而，它们在处理需要深入理解语义关系和进行复杂推理的任务时可能显得力不从心。

4. 用Python构建图形GraphRAG系统

在Python中构建GraphRAG系统，通常需要结合多个库和框架，如LangChain、Neo4j、OpenAI等。以下是一个简化的示例，展示了如何使用这些工具来构建基本的GraphRAG系统。

首先，确保安装了必要的Python库，包括LangChain及其相关依赖。然后，可以创建Neo4j图数据库实例，并配置相应的连接信息。接下来，利用OpenAI API从自然语言中提取结构化信息，并将其转换为图形数据库中的节点和边。

import os  
from langchain.chat_models import ChatOpenAI  
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph  
from neo4j import GraphDatabase  
  
# 设置 OpenAI API 密钥  
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'Your_API_Key'  
  
# 创建 OpenAI 聊天模型实例  
model = ChatOpenAI()  
  
# 配置 Neo4j 数据库连接  
url = "bolt://localhost:7687"  
username = "neo4j"  
password = "your_password"  
driver = GraphDatabase.driver(url, auth=(username, password))  
  
graph = Neo4jGraph(driver=driver)  
  
print(graph)

OpenAI的函数展现了其卓越的能力，擅长从自然语言文本中提炼出结构化的信息。这一功能的核心理念在于引导LLM生成一个精心设计的JSON对象，该对象内部充满了通过处理文本获得的详尽数据。为了表示和构建知识图谱，项目中精心设计了几个核心的数据结构类，它们各自承载着不同的属性：属性类（用于定义具体的键值对）、节点类（表示知识图谱中的实体）、关系