# 引言
知识图谱是一种将信息结构化为实体及其关系的强大工具，能够为各种应用提供基础支持，例如基于知识的搜索和问答系统。本文旨在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）应用的知识库。
# 主要内容
## 提取结构化信息
从非结构化文本中提取结构化信息是构建知识图谱的首要步骤。我们可以使用大型语言模型（LLM）来识别文本中的实体及其关系，从而将复杂的文档转换为结构化数据。
## 存储到图数据库
将提取的结构化信息存储到图数据库中，如Neo4j，使其能够被下游的RAG应用使用。通过使用图数据库，您可以高效地导航和查询复杂的关系和模式。
## 环境设置
在开始之前，确保安装必要的包并设置环境变量。在本例中，我们将使用Neo4j图数据库。
```python
# 安装需要的包
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j
# 设置环境变量
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass() # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
代码示例
LLM图转换器
利用LLM，我们可以将文本文档转换为结构化的图文档。选择合适的LLM模型对输出的质量有着显著影响。
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用OpenAI GPT-4进行转换
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-turbo")
llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)
# 示例文本
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.
"""
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
数据不一致
由于使用LLM进行图构建的过程是非确定性的，因此可能出现每次运行结果略有不同的情况。通过定义特定类型的节点和关系来减少不确定性。
网络限制
某些地区的开发者可能在访问OpenAI API时遇到网络限制，使用API代理服务可以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文的指南，您应该能够从文本中成功构建一个功能强大的知识图谱，以支持更复杂的应用。您可以继续探索以下资源以深化您的知识：
参考资料
- Neo4j: neo4j.com/
- LangChain: langchain.com/
- OpenAI: openai.com/
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