Configuration et exécution Graphrag avec Neo4j

Le package NEO4J Graphrag Python fournit une solution complète pour créer des workflows de bout en bout, de la transformation des données non structurées en un graphique de connaissances pour permettre la récupération de graphiques de connaissances et la création de pipelines Graphrag complets. Ce package simplifie l'intégration des graphiques de connaissances dans les applications Genai basées sur Python (comme les assistants de connaissances, les API de recherche, les chatbots ou les générateurs de rapports), améliorant la précision, la pertinence et l'explication de la génération (RAG) (RAG) de la récupération.

Ce guide montre comment utiliser le package Graphrag Python, créer un pipeline Graphrag et explorer diverses méthodes de récupération de graphiques de connaissances pour personnaliser votre application Genai.

Table des matières:

• Graphrag: améliorer Genai avec des graphiques de connaissances
• Composants centraux du pipeline GraphRag Knowledge Graph
• Configuration d'une base de données NEO4J
  • Installation des bibliothèques nécessaires
  • Configuration des détails de la connexion NEO4J
  • Définition de la touche API OpenAI
• 1. Construire et définir le pipeline de graphiques de connaissances
  • Initialisation du pilote NEO4J
  • Initialisation du modèle LLM et d'incorporation
  • Définition des étiquettes de nœud
  • Définition des types de relations
  • Création du modèle d'invite
  • Construire le pipeline de graphiques de connaissances
• 2. Récupération des données de votre graphique de connaissances
  • Vector Retriever et Knowledge Graph Retrieval
  • Utilisation du VectorcyPheRretriever pour la traversée graphique
• 3. Construire un pipeline Graphrag
  • Instanciation et exécution de graphrag
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Graphrag: Tiration de graphiques de connaissances pour améliorer Genai

Graphrag aborde des défis LLM communs comme les hallucinations en combinant des graphiques de connaissances avec RAG. Il enrichit les réponses avec des informations spécifiques au contexte, résultant en des résultats plus précis et plus précis que les méthodes de chiffon traditionnelles. Les graphiques de connaissances fournissent des données contextuelles cruciales, permettant aux LLM de fournir des réponses et une fonction fiables efficacement dans des scénarios complexes. Contrairement à Rag traditionnel, qui repose sur des données de texte fragmentées, Graphrag intègre des données structurées et semi-structurées dans le processus de récupération.

Le package Graphrag Python facilite la création de graphiques de connaissances et les méthodes de récupération avancées (traversées de graphiques, génération de requêtes text-to-cylindres, recherches vectorielles et recherches en texte intégral). Il propose également des outils pour construire des pipelines de chiffon complets, permettant une intégration de graphrag transparente avec NEO4J dans les applications Genai.

Composants clés du pipeline de construction de graphiques GraphRag

Le pipeline de construction GraphRag Knowledge Graph (KG) comprend plusieurs composants essentiels pour transformer le texte brut en données structurées optimisées pour le chiffon:

• Analyseur de document: extrait le texte de divers formats de documents (par exemple, PDF).
• Chunker de document: divise le texte en segments plus petits adaptés aux limites de jeton LLM.
• Chunk Embedder (facultatif) : génère des incorporations vectorielles pour chaque morceau, permettant l'appariement sémantique.
• Schema Builder: définit la structure KG, guidant l'extraction des entités et garantissant la cohérence.
• LexicalGraphBuilder (facultatif) : crée un graphique lexical liant des documents et des morceaux.
• Entité et extracteur de relations: identifie les entités (par exemple, les personnes, les dates) et leurs relations.
• Écrivain de graphique de connaissances: Store entités et relations dans la base de données de graphiques pour la récupération.
• Résolver d'entité: fusionne des entités en double ou similaires dans un seul nœud pour l'intégrité du graphique.

Ces composants créent collaborativement un graphique de connaissances dynamique alimentant Graphrag, permettant des réponses LLM plus précises et consacrées.

Configuration d'une base de données NEO4J

L'étape initiale du flux de travail RAG est la mise en place d'une base de données de récupération. NEO4J AURADB offre un moyen pratique de lancer une base de données de graphiques gratuite. AURADB Free convient à une utilisation de base, tandis qu'Auradb Professional (Pro) fournit une mémoire et des performances améliorées pour des tâches d'ingestion et de récupération plus importantes. Pour ce guide, nous utiliserons le niveau gratuit.

Après vous être connecté à NEO4J AURADB et créé une instance gratuite, vous obtiendrez des informations d'identification (nom d'utilisateur, URL NEO4J et mot de passe) pour vous connecter à votre base de données.

Installation des bibliothèques requises

Installez les bibliothèques nécessaires à l'aide de PIP:

 PIP installe FSSpec Openai Numpy Torch Neo4j-Graphrag

Configuration des détails de la connexion NEO4J

 Neo4j_uri = ""
username = ""
mot de passe = ""

Remplacez les espaces réservés par vos informations d'identification NEO4J.

Définition de la touche API OpenAI

 Importer un système d'exploitation
os.environ ['openai_api_key'] = ''

Remplacez l'espace réservé par votre touche API OpenAI.

(Les sections restantes détaillant la construction du pipeline, les méthodes de récupération et la mise en œuvre de Graphrag suivraient une structure similaire de reformulation et d'ajustements mineurs au libellé, en maintenant la signification et l'ordre d'origine.

Conclusion (réécrit):

Ce guide a montré comment le package NEO4J Graphrag Python améliore la génération (RAG) de la récupération (RAG) en intégrant les graphiques de connaissances avec des modèles de grande langue (LLM). Nous avons démontré la création d'un graphique de connaissances des documents de recherche, le stockant dans NEO4J et en utilisant des méthodes de récupération (vectorretriever et vectorcyphererever) pour générer des réponses précises et contextuellement pertinentes.

La combinaison de graphiques de connaissances et de chiffon atténue des problèmes comme les hallucinations et fournit un contexte spécifique au domaine, améliorant la qualité de la réponse. L'utilisation de techniques de récupération multiples améliore encore la précision et la pertinence. Graphrag avec Neo4j fournit un ensemble d'outils puissant pour créer des applications axées sur les connaissances nécessitant à la fois une récupération précise des données et une génération de langage naturel.

(La section des questions réécrites fréquemment posées reformulerait également les réponses originales tout en préservant les informations de base.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!