基于知识图谱的 RAG 应用指南
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来增强检索增强生成（RAG）系统。
理解知识图谱（关键概念）
- 节点：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：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，我们使用了 Neo4j 图数据库、LangChain 框架和 Azure Chat 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。
环境准备
- 注册并登录 Neo4j AuraDB。
- 创建免费实例，获取凭据（URI, Username, Password）。
- 将凭据复制并粘贴到
.env文件中。
步骤 1：导入必要的包和凭证
首先安装所需的 Python 库，并在代码中导入必要的模块。
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_core.documents import Document
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
import os
from dotenv load_dotenv
load_dotenv()
llm_deployment_name = os.getenv()
azure_endpoint = os.getenv()
db_uri = os.getenv()
db_user = os.getenv()
db_password = os.getenv()
