构建知识图谱的艺术：从文本到知识库的深度解析
在数字技术日益发展的今天，知识图谱在数据管理和应用中扮演着重要角色。无论是搜索引擎的优化还是知识管理应用，知识图谱都能提供深刻洞察与高效导航。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，并为知识检索应用（RAG）提供支持。
引言
知识图谱是通过展示实体及其关系的图结构来保存知识的一种方式。本文旨在指导读者如何从非结构化文本中提取结构化信息，构建知识图谱，并存储到图数据库中以供下游应用使用。
第一步：信息提取与图谱存储
提取结构信息
构建知识图谱的第一步是从文本中提取结构化信息。我们可以利用自然语言处理（NLP）技术及大语言模型（LLM）来解析文本，识别实体及其关系。
存储到图数据库
将提取的信息存储到图数据库（例如Neo4j）中，以支持复杂的关系和图操作。这一步至关重要，因为它决定了后续应用的效率和效果。
设置环境
首先，我们需要安装必要的软件包并设置环境变量。在本示例中，我们使用Neo4j作为我们的图数据库。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
提示：你可能需要重启内核以使用更新的软件包。
再来，我们需要设置OpenAI和Neo4j的凭证和连接参数。
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 输入API密钥
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
graph = Neo4jGraph()
使用LLM转化图数据
利用大语言模型，我们可以将非结构化文本转换为结构化图数据。
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}")
图数据存储
将生成的图文档存储到图数据库中：
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
数据准确性和安全性
问题：如何确保提取数据的准确性？
解决方案：选择合适的大语言模型，并对结果进行人工审核。同时，定义明确的实体和关系类别。
问题：如何保证数据存储的安全性？
解决方案：执行数据验证和验证过程，以确保输入数据的合规性。
总结与进一步学习资源
通过本篇文章，我们学习了构建知识图谱的基础流程。为了深入了解，建议查看以下资源：
参考资料
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