152 KnowledgeGraphIndex（已被弃用）

最新推荐文章于 2025-04-17 20:26:13 发布

原创

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#llama #知识图谱 #数据结构

Llama Index中的知识图谱索引：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Llama Index中的KnowledgeGraphIndex类，帮助程序员全面理解其工作原理及实际应用。

前置知识

在开始之前，确保你具备以下基础知识：

Python基础：熟悉Python编程。
OpenAI API密钥：你需要一个OpenAI API密钥来使用OpenAI模型。
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

# 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)

KnowledgeGraphIndex概述

KnowledgeGraphIndex类已被弃用，建议使用新的PropertyGraphIndex类。本文将详细介绍KnowledgeGraphIndex的工作原理，并提供代码示例和解释。

参数说明

参数名	类型	描述	默认值
kg_triplet_extract_template	BasePromptTemplate	用于提取三元组的提示模板。	None
max_triplets_per_chunk	int	每个块中提取的最大三元组数量。	10
storage_context	Optional[StorageContext]	存储上下文。	None
graph_store	Optional[GraphStore]	图存储。	必需
show_progress	bool	是否显示tqdm进度条。	False
include_embeddings	bool	是否在索引中包含嵌入。	False
max_object_length	int	三元组中对象的最大长度。	128
kg_triplet_extract_fn	Optional[Callable]	用于提取三元组的函数。	None

主要方法

初始化方法

def __init__(
    self,
    nodes: Optional[Sequence[BaseNode]] = None,
    objects: Optional[Sequence[IndexNode]] = None,
    index_struct: Optional[KG] = None,
    llm: Optional[LLM] = None,
    embed_model: Optional[BaseEmbedding] = None,
    storage_context: Optional[StorageContext] = None,
    kg_triplet_extract_template: