从文本到知识库：构建你的知识图谱指南

## 引言

在当今数据驱动的世界中，知识图谱成为组织和分析信息的强大工具。此文章旨在指导您从非结构化文本中构建知识图谱，这些图谱随后可以用作RAG（检索增强生成）应用程序中的知识库。我们将使用Neo4j图数据库来存储和管理图谱数据。在此过程中，我们也会讨论潜在的挑战及其解决方案。

⚠️ 安全注意：在构建知识图谱时，需要对数据库进行写操作，这存在一定的风险。在导入数据之前，请确保验证和验证数据。有关一般安全最佳实践，请参阅[这里](#) 。

## 主要内容

### 1. 构建知识图谱的步骤

1. 从文本中提取结构化信息：使用模型从文本中提取结构化图谱信息。
2. 存储到图数据库：将提取的图谱信息存储到图数据库中，以供下游RAG应用程序使用。

### 2. 设置环境

首先，获取所需的软件包并设置环境变量。本例中，我们将使用Neo4j图数据库。

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

注意： 您可能需要重新启动内核以使用更新的软件包。

我们在本指南中默认使用OpenAI模型。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

然后，我们需要定义Neo4j凭据和连接。请按照这些安装步骤设置Neo4j数据库。

from langchain_community.graphs