# 从文本到知识图谱：构建知识图谱的完整指南
## 引言
在当今信息爆炸的时代，知识图谱已成为组织和利用庞大信息量的强大工具。本文将介绍如何从非结构化文本中构建知识图谱，帮助开发者在RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中使用得到的知识库。
## 主要内容
### 1. 提取结构化信息
首先，我们需要使用模型从文本中提取结构化图谱信息。这涉及到使用大语言模型（LLM）来解析和分类实体及其关系。
### 2. 存储到图数据库
提取的结构化信息存储到图数据库中，以便后续应用访问和利用。
### 3. 环境设置
为了演示完整过程，本文使用了Neo4j作为图数据库，OpenAI的模型进行文本解析。
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
通过遵循这些安装步骤设置Neo4j数据库。
代码示例
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.documents import Document
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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}")
graph = Neo4jGraph()
graph.add_graph_documents(graph_documents)
常见问题和解决方案
- 模型选择影响：选择的LLM模型会影响提取的精确度和细节层次，因此根据需求选择合适的模型至关重要。
- 数据安全：在导入数据前，应对数据进行验证和校验，确保安全。
总结和进一步学习资源
本文介绍了从文本到知识图谱的基本流程，帮助您创建可供RAG应用使用的知识库。建议读者进一步研究图数据库的最佳实践和语言模型的应用。
参考资料
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