Einrichten und Ausführen von Graphrag mit NEO4J

Das NEO4J Graphrag Python-Paket bietet eine vollständige Lösung zum Erstellen von End-to-End-Workflows, von der Umwandlung unstrukturierter Daten in ein Wissensgraphen zum Ermöglichen von Wissensgraphen und Erstellen vollständiger GraphRAG-Pipelines. Dieses Paket vereinfacht die Integration von Wissensgraphen in Python-basierte Genai-Anwendungen (wie Wissensassistenten, Such-APIs, Chatbots oder Berichtsgeneratoren), wodurch die Genauigkeit, Relevanz und Erklärung der retrieval-genehmigten Generation (RAG) verbessert werden.

Diese Anleitung zeigt, wie das GraphRag Python -Paket verwendet wird, eine GraphRag -Pipeline erstellt und verschiedene Methoden für Wissensgrafikabrufe zum Anpassen Ihrer Genai -Anwendung erstellt.

Inhaltsverzeichnis:

• Graphrag: Verbesserung von Genai mit Wissensgrafiken
• Kernkomponenten der Graphrag Knowledge Graph Pipeline
• Einrichten einer NEO4J -Datenbank
  • Installation der erforderlichen Bibliotheken
  • Konfigurieren von NEO4J -Verbindungsdetails
  • Festlegen der OpenAI -API -Schlüssel
• 1. Erstellen und Definieren der Pipeline für Knowledge Graph
  • NEO4J -Treiberinitialisierung
  • Initialisierung des LLM und Einbettungsmodell
  • Definieren von Knotenetiketten
  • Beziehungstypen definieren
  • Erstellen der Eingabeaufforderung Vorlage
  • Konstruktion der Wissensgrafikpipeline
• 2. Daten aus Ihrem Wissensgraphen abrufen
  • Vektor Retriever- und Wissensgrafik -Abruf
  • Nutzung des Vectorcypherriever für die Graph -Traversal
• 3. Erstellen einer Graphgrag -Pipeline
  • Instanzipieren und Ausführen von Graphrag
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

GraphRag: Nutzung von Wissensgraphen, um Genai zu verbessern

Graphrag befasst sich mit gemeinsamen LLM -Herausforderungen wie Halluzinationen, indem sie Wissensgrafiken mit Lappen kombinieren. Es bereichert die Antworten mit kontextspezifischen Informationen, was zu hochwertigen, genaueren Ausgängen als herkömmliche Lag-Methoden führt. Wissensgraphen liefern entscheidende kontextbezogene Daten und ermöglichen es, dass LLMs zuverlässige Antworten liefern und in komplexen Szenarien effektiv funktionieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Lappen, die auf fragmentierten Textdaten beruhen, enthält Graphrag sowohl strukturierte als auch halbstrukturierte Daten in den Abrufprozess.

Das GraphRag Python-Paket erleichtert die Erstellung von Wissensgraphen und die erweiterten Abrufmethoden (Graph-Traverals, Text-to-Cypher-Abfragerzeugung, Vektorsuche und Volltext-Suche). Es bietet auch Werkzeuge zum Erstellen kompletter Rag -Pipelines und ermöglicht eine nahtlose Graphrag -Integration in NEO4J in Genai -Anwendungen.

Schlüsselkomponenten der GraphRag Knowledge Graph Construction Pipeline

Die Konstruktionspipeline von GraphRAG Knowledge Graph (KG) umfasst mehrere wesentliche Komponenten, um Rohtext in strukturierte Daten zu verwandeln, die für RAG optimiert sind:

• Dokumentparser: Extrahiert Text aus verschiedenen Dokumentformaten (z. B. PDFS).
• Dokument Chunker: Teilen Sie Text in kleinere Segmente ein, die für LLM -Token -Grenzen geeignet sind.
• Chunk -Einbettder (optional) : Erzeugt Vektoreinbettdings für jeden Chunk und ermöglicht die semantische Übereinstimmung.
• Schema Builder: Definiert die KG -Struktur, die Extraktion der Entität und die Gewährleistung der Konsistenz.
• Lexicalgraphbuilder (optional) : Erstellt ein lexikalisches Graphenverbinden von Dokumenten und Stücken.
• Entität und Beziehungsextraktor: Identifiziert Entitäten (z. B. Menschen, Daten) und ihre Beziehungen.
• Knowledge Graph Writer: Speichert Entitäten und Beziehungen in der Graph -Datenbank zum Abrufen.
• Entity Resolver: Fusioniert Duplikat oder ähnliche Entitäten in einen einzelnen Knoten für die Graphenintegrität.

Diese Komponenten erstellen gemeinsam einen dynamischen Wissensgraphen, das Graphrag anträgt und genauere und kontextbewusstere LLM-Antworten ermöglicht.

Einrichten einer NEO4J -Datenbank

Der erste Schritt im RAG -Workflow besteht darin, eine Abrufdatenbank einzurichten. NEO4J Auradb bietet eine bequeme Möglichkeit, eine kostenlose Diagrammdatenbank zu starten. Auradb Free eignet sich für den grundlegenden Gebrauch, während Auradb Professional (PRO) einen verbesserten Speicher und Leistung für größere Einnahme- und Abrufaufgaben bietet. Für diesen Leitfaden verwenden wir die kostenlose Stufe.

Nachdem Sie sich bei Neo4J Auradb angemeldet und eine kostenlose Instanz erstellt haben, erhalten Sie Anmeldeinformationen (Benutzername, NEO4J -URL und Passwort), um eine Verbindung zu Ihrer Datenbank herzustellen.

Installation der erforderlichen Bibliotheken

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken mit PIP:

 PIP Installieren Sie FSSpec Openai Numpy Torch Neo4j-Graphrag

Konfigurieren von NEO4J -Verbindungsdetails

 Neo4j_uri = ""
Benutzername = ""
Passwort = ""

Ersetzen Sie Platzhalter durch Ihre NEO4J -Anmeldeinformationen.

Festlegen der OpenAI -API -Schlüssel

 OS importieren
Os.Environ ['openai_api_key'] = '' ''

Ersetzen Sie den Platzhalter durch Ihren OpenAI -API -Schlüssel.

(Die verbleibenden Abschnitte, in denen die Konstruktion von Pipeline, Abrufmethoden und die Implementierung von GraphRAG eine ähnliche Struktur der Reformierung und geringfügige Anpassungen an die Formulierung folgen, wodurch die ursprüngliche Bedeutung und Reihenfolge der Informationen aufrechterhalten wird. Aufgrund der Länge der ursprünglichen Eingabe, die die vollständige umgeschriebene Ausgabe hier liefert.

Schlussfolgerung (umgeschrieben):

Diese Anleitung zeigte, wie das NEO4J-Graphrag-Python-Paket durch die Integration von Wissensgraphen mit großsprachigen Modellen (LLMs) die Abnahme von Abruf-ausgerasteter Generation (RAG) verbessert. Wir haben demonstriert, dass ein Wissensdiagramm aus Forschungsdokumenten erstellt, in NEO4J gespeichert und die Abrufmethoden (Vectorretriever und VectorCypherriever) verwendet werden, um genaue, kontextbezogene Antworten zu generieren.

Die Kombination von Wissensgraphen und Lappen mildert Probleme wie Halluzinationen und bietet domänenspezifischen Kontext, wodurch die Reaktionsqualität verbessert wird. Die Verwendung mehrerer Abruftechniken verbessert die Genauigkeit und Relevanz weiter. GraphRAG mit NEO4J bietet ein leistungsstarkes Toolset zum Erstellen von wissensbasierten Anwendungen, die sowohl eine präzise Datenabnahme als auch die Erzeugung natürlicher Sprache erfordern.

(Der nach häufig gestellte Abschnitt "Umgeschriebene Fragen" würde die ursprünglichen Antworten in ähnlicher Weise umformulieren, während die Kerninformationen erhalten bleiben.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinrichten und Ausführen von Graphrag mit NEO4J. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!