从零开始构建知识图谱：一份完整指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何基于非结构化文本构建知识图谱。构建的图谱可以作为知识库用于RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用程序。
引言
知识图谱是一种强大的工具，它能够将非结构化信息转换为机器可读的结构化数据。这篇文章旨在提供有关如何从文本中提取信息并存储到图数据库中的实用指南。
主要内容
1. 安全注意事项
构建知识图谱涉及对数据库的写入操作，这里存在一些潜在的风险。因此，在导入数据之前，请确保验证和验证数据的准确性和安全性。
2. 架构概述
构建知识图谱的主要步骤包括从文本中提取结构化信息，以及将提取的信息存储到图数据库中以供后续应用。
3. 环境设置
首先，我们需要安装所需的Python包并设置环境变量。在这个示例中，我们将使用Neo4j图数据库。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
设置API密钥：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 使用API代理服务提高访问稳定性
4. 连接图数据库
接下来，我们需要定义Neo4j的连接信息。
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()
5. 从文本中提取图数据
使用大语言模型（LLM）将文本转换为结构化的图数据。
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：
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}")
6. 数据存储到图数据库
将生成的图文件存储到Neo4j数据库中。
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
- 模型选择：选择合适的LLM模型是关键。不同的模型在准确性和细节上可能存在差异。
- API访问：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本指南提供了从非结构化文本到构建知识图谱的完整过程。了解更多可以参考LangChain和Neo4j官方文档。
参考资料
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