150 使用Llama Index实现知识图谱RAG查询引擎：从入门到精通

使用Llama Index实现知识图谱RAG查询引擎：从入门到精通

在现代数据科学和人工智能领域，知识图谱（Knowledge Graph）已成为处理复杂信息的重要工具。知识图谱通过结构化的方式表示实体及其关系，使得信息的检索和理解变得更加高效。本文将深入探讨如何使用Llama Index的KnowledgeGraphRAGQueryEngine从现有知识图谱中检索信息，并使用自然语言进行查询。

前置知识

在开始之前，确保你具备以下基础知识：

1. Python基础：熟悉Python编程。
2. OpenAI API密钥：你需要一个OpenAI API密钥来使用OpenAI模型。
3. Llama Index：使用pip install llama-index安装Llama Index库。

环境设置

首先，让我们通过安装所需的包并配置OpenAI API密钥来设置环境。

# 安装Llama Index
%pip install llama-index-llms-azure-openai
%pip install llama-index-graph-stores-nebula
%pip install llama-index-llms-openai
%pip install llama-index-embeddings-azure-openai
!pip install llama-index

# 设置OpenAI API密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

# 配置日志
import logging
import sys
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)

初始化Llama Index

使用OpenAI

# 定义LLM
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core import Settings

Settings.llm = OpenAI(temperature