从文本到知识图谱：使用Diffbot和Neo4j构建强大数据结构

最新推荐文章于 2025-05-14 11:30:58 发布

tt_jishu

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文章标签：知识图谱 neo4j 数据结构 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/142756553

# 从文本到知识图谱：使用Diffbot和Neo4j构建强大数据结构

## 引言

在大数据时代，文本数据蕴含着丰富的关系和洞察力，这使得它成为分析、推荐引擎和知识管理应用的核心。然而，将这些非结构化数据转化为可用的知识结构是一项挑战。在这篇文章中，我们将探讨如何结合Diffbot的自然语言处理（NLP）API与Neo4j图数据库，从文本中构建强大的动态知识图谱。

## 主要内容

### Diffbot的NLP API

Diffbot的NLP API能够从非结构化文本数据中提取实体、关系和语义意义。通过获得一个免费的Diffbot API令牌，你可以使用这个强大的工具来构建知识图谱。

### 设置环境

首先，确保你安装了所需的Python包，并设置了环境变量：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-experimental langchain-openai neo4j wikipedia

构建知识图谱

使用Diffbot的NLP API，我们可以从文本中提取有价值的信息，并将其转换为图结构：

from langchain_experimental.graph_transformers.diffbot import DiffbotGraphTransformer

# 使用API代理服务提高访问稳定性
diffbot_api_key = "YOUR_DIFFBOT_KEY"
diffbot_nlp = DiffbotGraphTransformer(diffbot_api_key=diffbot_api_key)

from langchain_community.document_loaders import WikipediaLoader

query = "Warren Buffett"
raw_documents = WikipediaLoader(query=query).load()
graph_documents = diffbot_nlp.convert_to_graph_documents(raw_documents)

加载到Neo4j

你需要一个正在运行的Neo4j实例，可以通过Docker或本地安装进行设置。以下是运行Docker容器的示例：

docker run \
    --name neo4j \
    -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
    -d \
    -e NEO4J_AUTH=neo4j/password \
    -e NEO4J_PLUGINS=\[\"apoc\"\]  \
    neo4j:latest

然后，将数据加载到Neo4j：

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph

url = "bolt://localhost:7687"
username = "neo4j"
password = "password"
graph = Neo4jGraph(url=url, username=username, password=password)

graph.add_graph_documents(graph_documents)

查询图谱

使用GraphCypherQAChain，结合OpenAI的GPT-4进行自然语言查询：

from langchain.chains import GraphCypherQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    cypher_llm=ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4"),
    qa_llm=ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo"),
    graph=graph,
    verbose=True,
)

result = chain.run("Which university did Warren Buffett attend?")
print(result)