使用知识图实现抹布应用程序-人工智能-PHP中文网

使用知识图实现抹布应用程序

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发布： 2025-03-06 12:11:10

原创

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>用知识图解锁检索 - 演说一代（抹布）的力量

>曾经想过像Alexa或Google Assistant这样的数字助理如何提供如此精确的答案？秘密在于检索型的一代（RAG），这是一种强大的技术，将信息检索与语言生成融为一体。此过程的核心是

知识图，这是一个结构化的信息存储库，它使这些助手能够访问和利用大量数据以改进响应。 >本教程深入研究知识图及其在构建抹布应用程序中的应用，以获得更准确和相关的响应。我们将介绍知识图的基本原理及其在抹布中的作用，将它们与矢量数据库进行比较，然后从文本数据中构建知识图，将其存储在数据库中，然后使用它来检索有关用户查询的相关信息。我们还将探索扩展这种方法，以处理超出简单文本的各种数据类型和文件格式。要深入研究抹布，请探讨有关检索效果的本文。

了解知识图

知识图以结构化的互连方式组织信息。它们包含

>实体

（节点）和关系

（edges）将它们链接起来。实体代表现实世界的对象，概念或思想，而关系定义了这些实体如何连接。这反映了人类自然地理解和推理的方式，从而创建了丰富的，相互联系的知识网络，而不是孤立的数据筒仓。知识图内的关系的明确可视化有助于发现新信息和推论，这些信息很难从孤立的数据点中得出。

考虑此示例：

图1：知识图中的节点（圆圈）和关系（标记为箭头）。

此图说明了就业关系：

Using a Knowledge Graph to Implement a RAG Application

>节点1：

类型：person;名称：Sarah

类型：perse;名称：迈克尔
类型：company;名称：Prismaticai
>

莎拉 - [适用于] - ＆gt; Prismaticai

迈克尔 - [适用于] - ＆gt; Prismaticai
知识图的力量在于它们的查询和遍历功能。让我们以我们的示例来探讨这一点：

查询1：莎拉在哪里工作？

>

从Sarah的节点开始，我们遵循与Prismaticai的“作品”。

答案1： Sarah为Prismaticai工作。>

QUERY 2：

谁为Prismaticai工作？

从Prismaticai开始，我们遵循“作品”的关系，向莎拉和迈克尔。

答案2：莎拉和迈克尔为Prismaticai工作。

查询3：>迈克尔在与莎拉（Sarah）同一公司工作？ >从莎拉（Sarah）或迈克尔（Michael）的节点开始，我们追踪他们与Prismaticai的关系的“作品”，确认他们分享了雇主。

答案3：

是的，迈克尔在与莎拉（Sarah）同一公司工作。 >抹布应用中知识图的优势

>抹布应用程序结合了信息检索和自然语言的生成，以进行连贯和相关的响应。知识图提供了很大的优势：

与非结构化的文本相比

图中的关系为生成相关响应至关重要的上下文理解。推论推理：>
知识集成：知识图很容易整合来自各种来源的信息，以获得全面的响应。
解释性和透明度：透明结构有助于解释生成的响应背后的推理，增加了用户信任。
知识图和矢量数据库都在抹布中使用，但它们有很大差异：>
>实现rag
的知识图
本节指导您通过为RAG应用程序实现知识图：>

>先决条件：
>
>步骤1：加载和预处理文本数据：>
>
```
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# ... (Code to load and split text data as shown in the original example) ...
```
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步骤2：初始化语言模型并提取知识图：
> >
步骤3：在数据库中存储知识图：
```
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.transformers import LLMGraphTransformer
import getpass
import os

# ... (Code to initialize OpenAI LLM and extract the graph as shown in the original example) ...
```
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>
> 步骤4：检索抹布的知识：
>
```
from langchain.graph_stores import Neo4jGraphStore

# ... (Code to store the graph in Neo4j as shown in the original example) ...
```
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>步骤5：查询知识图并生成一个响应：>
```
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import KnowledgeGraphRAGRetriever
from llama_index.core.response_synthesis import ResponseSynthesizer

# ... (Code to set up the retriever and query engine as shown in the original example) ...
```
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处理现实世界的方案
现实世界中的应用程序通常涉及更大，更多样化的数据集和各种文件格式。处理这些处理的策略包括：分布式知识图构建，增量更新，特定于领域的提取管道，知识图融合，文件转换，自定义加载程序和多模式知识图形提取。 现实部署中的挑战
```
# ... (Code to define the query_and_synthesize function and query the graph as shown in the original example) ...
```
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现实世界的部署提出了几个挑战：知识图构造复杂性，数据集成困难，维护和进化需求，可伸缩性和绩效关注，查询复杂性，缺乏标准化，解释性问题以及特定领域的障碍。>>>>>>>>>>
结论
知识图可显着增强抹布的应用，提供更准确，信息性和上下文丰富的响应。本教程为构建和利用知识图为抹布提供了实用指南，使您有能力创建更聪明和更聪明，上下文感知的语言生成系统。要在AI和LLM上进一步学习，请探索有关AI基本面的六道菜技能。
FAQS

（FAQS保持与原始输入中的相同。