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本文详细介绍了使用LangChain和Neo4j构建图RAG管道的完整流程，包括从PDF文件提取文本、构建知识图谱、优化检索设置以及使用QAEvalChain评估系统准确性。通过滑雪领域的真实案例，演示了图文档生成、Cypher查询优化和答案评估的全过程，为开发者提供了实用的图RAG应用构建指南。
本文详细介绍了知识图谱增强的检索增强生成（GraphRAG）系统，展示了如何结合知识图谱和大语言模型提高RAG系统的准确性、可解释性和上下文感知性。文章从研究背景、难点、方法到实验设计和结果分析进行了全面阐述，强调了GraphRAG在处理结构化数据、多源检索和代理式RAG等方面的创新性，并提供了实践示例和代码，帮助读者实现GraphRAG系统。
针对这些文档性的东西，手工纸质化去管理是非常消耗工作量的，并且纸质化查阅难，易损耗，所以电子化管理显得尤为重要。精准全面的搜索能力，统一化管理，此套知识库管理系统以科学的方法论并且通过实际项目锤炼做到了很好的赋能效应，解决了企事业数字资产的良性全生命周期管理。可根据文档的任意关键字进行全文检索知识，效果如同“百度一下”，简单快速的收集到自己所要查询的知识，解决了纸质化时代的繁琐流程。知识图谱可视化
学习如何结合 Neo4j 知识图谱和 LangChain，打造精准、可解释、适合生产环境的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统。
完整项目资源链接：https://download.csdn.net/download/m0_46573428/87796553项目详细信息请看：毕业设计：Vue3+FastApi+Python+Neo4j实现主题知识图谱网页应用——前言_人工智能技术小白修炼手册的博客-CSDN博客数据标注部分涉及的主要功能是与标注工具相关的数据导入、数据浏览和数据保存等。
本文介绍如何使用Neo4j构建数据库语义关系图谱，解决Text2SQL中表关系理解问题。通过自动提取MySQL表结构、人工定义表间关系，将数据库结构转化为图模型，使大模型能理解表间语义关联。方法显著提升SQL生成准确率，文章提供了完整的环境配置、数据提取、图谱构建代码及开源项目，帮助开发者快速集成到实际应用中。
一、安装包准备下载ongdb-3.5.22企业稳定版.zip，并将安装包分别上传相关待部署服务器。解压中文文件，unzip -O CP936 ongdb-3.5.22企业稳定版.zip 。进入[安装包]，根据实际需求选择解压unix版本或者windows版本。cd ongdb-enterprise-3.5.22/confvim neo4j.conf二、配置文件修改以下为集群用到的配置，无具体说明的
它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。在一个图中包含两种基本的数据类型：Nodes**(节点)** 和 Relationships**(关系)。直接在user目录中创建一个
1 docker拉取neo4j镜像（1）从景下源中找到合适的镜像命令：docker search neo4j（2）拉取镜像源命令：docker pull neo4j:版本号2 构建neo4j容器命令：docker run --name qa_poi_container -d -it -p 7474:7474 -p 7687:7687 --mount type=bind,source=/home/n
通过定义清晰的数据模型，并利用Cypher的强大查询能力，我们成功地构建了一个能够动态展现企业内外部联系的知识图谱。此外，结合Spring Security实现的权限管理，确保了敏感信息的安全性，同时也提升了用户体验。通过Spring Boot结合Neo4j实现知识图谱功能开发，不仅能够充分发挥Neo4j在图数据处理上的优势，还能借助Spring Boot的便捷性，快速搭建出稳定的应用系统。这一技
知识图谱(Knowledge Graph)是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式组织和整合信息，使得数据之间的关系变得直观和易于理解。知识图谱由节点(实体)和边(关系)组成。注意图数据库中，由于关系也具有属性，因此节点和关系都被视为实体。节点代表实物，如人、地点、物品等边代表实体之间的关系，如“属于”、“创造”、“位于”等。每个节点和边都可以带有属性，提供更详细的信息。知识图谱的构建通常包括以下
用python语言编写代码，通过neo4j构建知识图谱
在如今AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）时代，传统搜索引擎的弊端更加凸显，而基于知识图谱的问答系统KGQA（Knowledge Graph Question Answering，KGQA）的出现正好解决了上述信息检索面临的复杂问题。换言之，问答系统就是实现问句到答案直接映射的系统，与传统搜索引擎相比，问答系统极大地增强了用户获取
初识知识图谱
本文原创，如有转载请说明‘’‘大致思路是：从neo4j数据库中拿出A实体及其ID，将A传如一个爬虫程序在百科上搜索采集结果数据。然后将采集到的数据return做为实体A的属性值写入neo4j，在写入的过程中match到A实体的ID能大大提升match写入的速度。’’’import requestsimport urllibfrom bs4 import BeautifulSoupfrom...
基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询
TensorFlow.js Agents 是一个库，用于在浏览器中实现强化学习。它允许你创建能够通过与环境交互来学习最优行为的智能体（Agents）。
在Neo4j图数据中的遍历
本文介绍了一个基于百科问答的知识图谱构建与智能问答系统。系统采用Django框架搭建后端服务，通过Scrapy爬取百科数据，结合NLP技术进行知识抽取，并利用Neo4j图数据库存储知识图谱。系统实现了用户管理、图谱可视化展示和智能问答三大功能：前端使用ECharts展示知识网络；问答模块结合结巴分词和BERT模型，将自然语言查询转换为Neo4j图查询；采用MySQL/SQLite存储用户数据，Re
说到问答机器人，就不得不说一下 ChatGPT 啦。一个预训练的大预言模型，只要是人类范畴内的知识，似乎他回答得都井井有条，从写文章到写代码，再到解决零散琐碎的问题，不光震撼到我们普通人，就百度和阿里也因此紧追其后分别推出了文心一言和通义千问。所以好像我们也可以通过 GPT，并训练特定的数据来完成本业务下的问答。但是，那时出现了 OpenAI 在封号的事件，国内公司又担心以后形成垄断后收取高昂费用
在b站看到有人用知识图谱构建红楼梦的人物关系的知识图谱，跟着做了一遍，在这里记录。1、安装neo4j具体见：https://blog.csdn.net/Zhouzi_heng/article/details/1109489972、为python安装py2neo4jpy2neo是一个社区第三方库，通过它可以更为便捷地使用python来操作neo4j这里需要进入python的安装目录下，再进入Scri
一款全源码，可二开，可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台，一款让企业知识变为实打实的数字财富的系统，应用在需要进行文档整理、分类、归集、检索、分析的场景。后端技术栈：springboot，activiti（工作流引擎），ElasticSearch，redis，neo4j（知识图谱）助力企业知识资产有效沉淀和利用，避免随文档负责人变动而重复制作，无纸化数字管理更加科学与绿色，为企业健康发展赋能
之前写的那篇neo4j入门提到过，详细可见知识图谱neo4j入门教程几个月之后又想切换数据库，结果忘记之前找到过靠谱的方法，在网上找了好久，什么软连接的都不好使，后来翻了翻知识图谱neo4j入门教程](https://blog.csdn.net/qq_41403905/article/details/104181123)发现自己原来整过（笨死了）所以重新记录一下这么好用的方法！！！！切换数据库：1
对图算法有兴趣的朋友可以关注微信公众号 ：《Medical与AI的故事》原文链接：《图算法》第二章 图论和概念在本章中，我们阐述了图算法的框架和术语。介绍图论的基本原理时，重点介绍与实践最相关的概念。首先，我们将描述如何表示图，然后解释不同类型的图及其属性。这在以后的章节中很重要，因为我们的图的特性将指引我们的算法选择和解释结果。在本章的最后，我们将对本书后面章节的图算法...
基于爬虫的知识图谱快速构建一、项目目标1.基于关键词爬取数据2.通过爬取的数据在Neo4j中构建知识图谱二、项目实现(一)基于关键词爬取数据1.任务分析目标网站：百度百科目标数据：关键词以及与关键词相关性较强的词汇2.实现过程2.1.爬虫框架import urllib.requestfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#os用来创建文件夹import cha
从零搭建知识图谱（一）
需要注意的是，如果该节点还有任何关系，直接删除会失败，因为图数据库要求任何存在的关系都必须有明确的起点和终点。这些查询覆盖了从最基本的节点检索到更具体的带有条件和关系的检索，适合不同的查询需求。在图数据库中，关系可以是有向的，箭头显示了从一个节点指向另一个节点的路径。标签通常用来分类或标识不同的节点，而关系的类型用来描述节点之间的连接方式。这将返回路径中的所有节点和关系，使得你能够获取更多关于路径
知识图谱医学问答项目启动
BAML 是由 Boundary 创建的一种语言，用于从非结构化数据生成干净、结构化的输出。Neo4j 是一种图数据库，用于以图的形式存储数据——包括节点和它们之间的关系。在本文中，我将演示如何扩展 BAML 的一个示例项目，将网页内容转换为图表示，从而快速填充 Neo4j 实例。
我有两个csv文件nodes1.1.csv存放节点信息,用记事本打开，能正常显示，且编码为UTF-8，就可以。虽然在excel表打开是乱码relations1.1.csv存放节点信息,用记事本打开，能正常显示，且编码为UTF-8，就可以。虽然在excel表打开是乱码然后将这两个csv文件放到neo4j的import目录下（linux的neo4j在/var/lib/neo4j/import）因为我们
这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学
neo4j客户端的下载与安装教程
算法介绍参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1142179http://tech.it168.com/a2018/0428/3201/000003201094.shtml各算法详细用法参考:https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-graph-algorithms遍历和寻路算法1.广度优先算法...
检索增强生成（RAG）是一种利用外部知识来增强大模型生成能力减少幻觉的主流方法，而对知识最常见的一种组织与索引的形式是向量化及基于向量相近性的检索。但除此之外，基于Graph图结构的知识图谱也是一种强大的知识组织工具，在很多场景下它可以实现更有意义的上下文检索并帮助模型输出更加准确的响应内容。我们将用实例来学习基于知识图谱的GraphRAG应用的构建：**预备知识：GraphRAG基础****构建
一、确定项目构架1.前端显示：Django + python3.72.数据持久化：neo4j3.5 + py2neo4.3.0 + python3.7 + JDK 83.数据获取与清洗：Scrapy + lxml + openssl + python2.7二、环境搭建1.安装JDK 82.安装Python2.73.下载neo4j community 3.5.54.解压到任意位置：G...
知识图谱简单建立建立人物实体（Sally）CREATE (n:Person {name:'Sally'}) RETURN n注：每次一句一句运行建立地区实体（Miami和Boston）CREATE (n:Location {city:'Miami', state:'FL'})CREATE (n:Location {city:'Boston', state:'MA'})在这里插入图片描述Locati
一.cypher语言的基本命令和语法一.cypher语言的基本命令和语法1.create命令: 创建图数据中的节点（1）格式一//创建一个节点对象e,节点标签是Employee, 拥有id, name, salary, deptnp四个属性注意：节点名称 e 是当前语句中的临时变量，节点标签 Employee 才真正保存到图数据库中;
vue中使用neovis和neo4j-driver渲染知识图谱
本文介绍如何整合Neo4j知识图谱与LangChain构建混合式RAG系统。相比传统向量检索，知识图谱能提供关系推理和可解释性优势。文章详细演示了从环境配置、数据导入到构建混合检索器的完整流程，通过结合图谱遍历与语义相似性匹配，实现精准可解释的检索增强生成。该系统适用于医疗、金融等需要复杂推理的领域，支持多跳查询和路径解释等高级功能，为生产级RAG应用提供新思路。文末还提供了大模型学习资源，帮助开
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