知识图谱已成为管理与分析复杂数据关系的强大工具。与传统的关系型数据库通过行和列在表格中存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据，提供了一种更直观和高效的方式来构建、查看和查询复杂系统。本文将指导你了解、实现和利用知识图谱数据库。

理解知识图谱（关键概念）
节点：这些代表单个数据实体，如人、地点或物体。每个节点具有标识符、标签和若干属性。
边：这些代表节点之间的连接，显示它们之间的关系。每条边有一个起始节点、一个结束节点、一个类型和一些属性。
属性：与节点和边关联的属性或数据值。
为什么选择知识图谱数据库？
解决朴素RAG的问题 -> RAG（检索增强生成）是一种技术，它为大语言模型提供了外部知识或数据，这些数据是语言模型未曾训练过的。依赖于基于向量的检索的朴素RAG方法面临诸如缺乏深层次上下文理解和复杂推理能力等若干限制。为了解决这些问题，将知识图谱集成到RAG系统中。
传统的数据库，如关系数据库，将数据存储在结构化的表格中。尽管这种方法适用于许多应用程序，但在处理复杂关系时却显得不足。关系数据库需要复杂的连接和查询来导航关系，这使得它们效率较低且难以管理。

相比之下，知识图谱设计用于轻松处理复杂关系。它们能够实现：

简化数据建模：实体及其关系的自然表示。
高效的查询性能：更快地检索关联数据。
灵活性：轻松适应不断变化的数据结构。
使用知识图谱的场景
图数据库在数据点之间关系至关重要的场景中表现卓越。以下是一些常见的应用场景：

客户分析：通过映射交互和关系来理解客户行为。
推荐系统：通过分析用户和产品之间的连接提供个性化推荐。
分析复杂关系：探索数据中的复杂连接，如社交网络或组织结构。
构建知识图谱：逐步指南
在这个项目中，我使用了Neo4j图数据库、Langchain框架和AzureChat OpenAI模型（GPT 3.5 turbo）。在跳转到代码之前，我们首先在Neo4j上创建图数据库实例。

点击此链接并使用Google账户登录。登录后，点击创建免费实例，如下面的图片所示。然后，您将获得下载和继续按钮以获取Instance01的凭据。您可以将该凭据复制并粘贴到.env文件中。

步骤1：导入必要的包和凭证。

我将详细介绍每个包。

from langchain_openai` `import AzureChatOpenAI``from langchain_experimental.graph_transformers` `import LLMGraphTransformer``from langchain_core.documents` `import Documentfrom langchain.text_splitter` `import CharacterTextSplitter``from langchain_community.graphs` `import Neo4jGraphimport osfrom dotenv` `import load_dotenvllm_deployement_name = os.getenv("llm_deployement_name")``azure_endpoint = os.getenv("azure_endpoint")

第2步：初始化AzureChatOpenAI及Neo4jGraph
来自LangChain的AzureChatOpenAI类允许我们与部署在Azure上的OpenAI GPT模型进行交互。接下来，我们使用LangChain社区图模块中的Neo4jGraph类设置Neo4j图数据库，以存储和检索数据。Neo4j提供了Cypher查询语言，使得与图数据的交互和查询变得简单易行。

Cypher查询语言（Cypher）是一种专门用于查询和操作如Neo4j这样的图数据库的强大而表达力的语言。它允许用户以直观且高效的方式描述图中的模式。例如，一个简单的Cypher查询，用于查找名为Alice的所有朋友：

MATCH (alice:Person {name: ‘Alice’})-[:FRIEND]->(friend)
RETURN friend

此查询匹配名为“Alice”的人员节点，并查找与Alice通过“FRIEND”关系连接的所有节点，将这些节点作为朋友返回。

llm = AzureChatOpenAI(deployment_name=llm_deployement_name, model_name="gpt-35-turbo-16k", azure_endpoint=azure_endpoint)``graph = Neo4jGraph()

步骤3：数据摄取与预处理

我们从包含某科技公司员工信息的样本文本开始。将使用CharacterTextSplitter将该文本分割成可管理的块。

text = """Emily is an employee at TechNova, a leading technology company based in Silicon Heights.` `She has been working there for the past four years as a software developer. James is also an employee` `at TechNova, where he works as a data analyst. He joined the company three years ago after completing his` `undergraduate studies. TechNova is a renowned technology company that specializes in developing innovative` `software solutions and advanced artificial intelligence systems. The company boasts a diverse team of talented` `professionals from various fields. Both Emily and James are highly skilled experts who contribute significantly to``TechNova's achievements. They collaborate closely with their respective teams to create cutting-edge products and services``that cater to the dynamic needs of the company's clients."""``   ``documents = [Document(page_content=text)]``text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=20)``texts = text_splitter.split_documents(documents)

步骤4：将文本转换为图

LLMGraphTransformer类利用语言模型将文本转换为图文档，在语言模型的帮助下识别节点和关系。一旦我们有了图文档，就可以将其添加到Neo4j数据库中。

llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)``graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(texts)``   ``print(f"Nodes:{graph_documents[0].nodes}") # this is to see Nodes of generate graph``print("-----------------------------------------------------------------")``print(f"Relationships:{graph_documents[0].relationships}")` `   ``graph.add_graph_documents(graph_documents)``print("Documents successfully added to Graph DataBase")

请注意，由于构建图时使用了大型语言模型（LLM），因此每次构建的结果可能不同。您也可以根据需要指定要提取的节点和关系的类型。这里是如何设置仅允许特定的节点和关系：

llm_transformer_filtered = LLMGraphTransformer(`    `llm=llm,`    `allowed_nodes=["Author", "Book", "Publisher"],`    `allowed_relationships=["WRITTEN_BY", "PUBLISHED_BY"],``)``graph_documents_filtered = llm_transformer_filtered.convert_to_graph_documents(`    `documents``)

步骤5：查询图数据库

要查询图数据库，我们使用来自LangChain的GraphCypherQAChain。这条链允许我们使用自然语言查询从图中提取信息。GraphCypherQAChain是一个工具，它可以根据用户的问题生成针对Neo4j图数据库的Cypher查询，从而轻松获取所需的信息。

chain = GraphCypherQAChain.from_llm(`    `llm, graph=graph, verbose=True``)``result = chain.invoke({"query": "Where does James work?"})``   ``print(result)

演示项目的代码Github链接在这里(https://github.com/Samargithubb/GenAI-Projects/tree/main/RAG%20on%20Knowledge%20Graph)。希望你喜欢阅读这篇文章。如果有任何见解、建议或问题，请随时联系。

如何学习AI大模型？

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