156 `PropertyGraphIndex`类的`_insert_nodes`方法

最新推荐文章于 2024-09-26 11:15:39 发布

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Llama Index中的属性图索引：深入解析`_insert_nodes`方法

在现代数据科学和人工智能领域，属性图（Property Graph）已成为处理复杂信息的重要工具。属性图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PropertyGraphIndex类的_insert_nodes方法，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)

`PropertyGraphIndex`的`_insert_nodes`方法

_insert_nodes方法负责将节点插入到属性图索引结构中。它接受一个节点序列作为输入，并执行一系列操作来处理这些节点，包括提取三元组、嵌入节点、过滤重复节点等。

代码解析

def _insert_nodes(self, nodes: Sequence[BaseNode]) -> Sequence[BaseNode]:
    """Insert nodes to the index struct."""
    if len(nodes) == 0:
        return nodes

    # run transformations on nodes to extract triplets
    if self._use_async:
        nodes = asyncio.run(
            arun_transformations(
                nodes, self._kg_extractors, show_progress=self._show_progress
            )
        )
    else:
        nodes = run_transformations(
            nodes, self._kg_extractors, show_progress=self._show_progress
        )

    # ensure all nodes have nodes and/or relations in metadata
    assert all(
        node.metadata.get(KG_NODES_KEY) is not</