NEO4J로 그래프 크래그 설정 및 실행

NEO4J GraphRag Python 패키지는 구조화되지 않은 데이터를 지식 그래프로 변환하는 것에서 지식 그래프 검색 및 전체 그래프 크래그 파이프 라인을 구축하는 것까지 엔드 투 엔드 워크 플로우를 생성하기위한 완벽한 솔루션을 제공합니다. 이 패키지는 지식 그래프를 Python 기반 Genai 애플리케이션 (지식 보조, 검색 API, 챗봇 또는 보고서 생성기)에 통합하여 검색 세대 (RAG)의 정확성, 관련성 및 설명 가능성을 향상시킵니다.

이 안내서는 그래프 레이그 파이썬 패키지를 사용하고 그래프 크래그 파이프 라인을 구축하며 Genai 응용 프로그램을 사용자 정의하기위한 다양한 지식 그래프 검색 방법을 탐색하는 방법을 보여줍니다.

목차 :

• 그래프 크래그 : 지식 그래프로 Genai 향상
• 그래프 크래그 지식 그래프 파이프 라인의 핵심 구성 요소
• NEO4J 데이터베이스 설정
  • 필요한 라이브러리 설치
  • NEO4J 연결 세부 정보 구성
  • OpenAI API 키 설정
• 1. 지식 그래프 파이프 라인 구축 및 정의
  • NEO4J 드라이버 초기화
  • LLM 및 임베딩 모델 초기화
  • 노드 레이블 정의
  • 관계 유형 정의
  • 프롬프트 템플릿 생성
  • 지식 그래프 파이프 라인 구성
• 2. 지식 그래프에서 데이터를 검색합니다
  • 벡터 리트리버 및 지식 그래프 검색
  • 그래프 트래버스를 위해 vectorcypherretriever를 사용합니다
• 3. 그래프 크래그 파이프 라인 구축
  • 인스턴스테이닝 및 실행 그래프 크래그
• 결론
• 자주 묻는 질문

그래프 크래그 : Genai를 개선하기 위해 지식 그래프를 활용합니다

그래프 크래그는 지식 그래프를 래그와 결합하여 환각과 같은 일반적인 LLM 문제를 해결합니다. 컨텍스트 별 정보에 대한 응답을 풍부하게하여 기존의 래그 방법보다 고품질의 정확한 출력을 초래합니다. 지식 그래프는 중요한 맥락 데이터를 제공하여 LLM이 복잡한 시나리오에서 신뢰할 수있는 답변과 기능을 효과적으로 제공 할 수있게합니다. 단편화 된 텍스트 데이터에 의존하는 전통적인 래그와 달리 그래프 레이그는 구조화 된 및 반 구조화 된 데이터를 검색 프로세스에 통합합니다.

GraphRag Python 패키지는 지식 그래프 작성 및 고급 검색 방법 (그래프 트래버스, 텍스트-사이 커 쿼리 생성, 벡터 검색 및 전체 텍스트 검색)을 용이하게합니다. 또한 완전한 래그 파이프 라인을 구축 할 수있는 도구를 제공하여 Genai 응용 프로그램에서 Neo4J와 완벽한 그래프 커드 통합을 가능하게합니다.

그래프 크래그 지식 그래프 구성 파이프 라인의 주요 구성 요소

Graphrag Knowledge Graph (KG) 구성 파이프 라인은 원시 텍스트를 RAG에 최적화 된 구조화 된 데이터로 변환하기위한 몇 가지 필수 구성 요소로 구성됩니다.

• 문서 파서 : 다양한 문서 형식 (예 : PDFS)에서 텍스트를 추출합니다.
• 문서 chunker : 텍스트를 LLM 토큰 제한에 적합한 작은 세그먼트로 나눕니다.
• 청크 임베더 (선택 사항) : 각 청크에 대한 벡터 임베딩을 생성하여 의미 론적 일치를 가능하게합니다.
• 스키마 빌더 : KG 구조를 정의하고 엔티티 추출을 안내하며 일관성을 보장합니다.
• lexicalgraphbuilder (선택 사항) : 문서와 청크를 연결하는 어휘 그래프를 만듭니다.
• 엔티티 및 관계 추출기 : 엔티티 (예 : 사람, 날짜) 및 관계를 식별합니다.
• 지식 그래프 라이터 : 검색을 위해 그래프 데이터베이스에 엔티티와 관계를 저장합니다.
• 엔티티 레졸버 : 중복 또는 유사한 엔티티를 그래프 무결성을 위해 단일 노드로 병합합니다.

이러한 구성 요소는 역동적 인 지식 그래프 파워링 그래프를 공동으로 생성하여보다 정확하고 컨텍스트 인식 LLM 응답을 가능하게합니다.

NEO4J 데이터베이스 설정

RAG 워크 플로의 초기 단계는 검색 데이터베이스를 설정하는 것입니다. Neo4j Auradb는 무료 그래프 데이터베이스를 시작하는 편리한 방법을 제공합니다. Auradb Free는 기본 사용에 적합한 반면 Auradb Professional (Pro)은 더 큰 섭취 및 검색 작업을위한 향상된 메모리 및 성능을 제공합니다. 이 안내서에는 무료 계층을 사용하겠습니다.

Neo4j auradb에 로그인하고 무료 인스턴스를 작성한 후 데이터베이스에 연결할 자격 증명 (사용자 이름, Neo4j URL 및 암호)을 얻을 수 있습니다.

필요한 라이브러리 설치

PIP를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치하십시오.

 PIP 설치 FSSPEC Openai Numpy Torch Neo4J- 그래프 라그를 설치하십시오

NEO4J 연결 세부 정보 구성

 neo4j_uri = "" "
사용자 이름 = ""
password = ""

자리 표시자를 NEO4J 자격 증명으로 교체하십시오.

OpenAI API 키 설정

 OS 가져 오기
os.environ [ 'Openai_api_key'] = ''

자리 표시자를 OpenAI API 키로 교체하십시오.

(파이프 라인 구성, 검색 방법 및 그래프 크래그 구현을 자세히 설명하는 나머지 섹션은 문구에 대한 유사한 구조와 문구에 대한 사소한 조정, 원래의 의미와 순서를 유지하는 것과 유사한 구조를 따릅니다. 원래 입력의 길이로 인해 여기에 완전히 다시 쓰여진 출력이 지나치게 길어질 것입니다. 그러나 위는 텍스트를 다시 쓰는 접근법을 보여줍니다.)

결론 (다시 작성) :

이 안내서는 지식 그래프를 대형 언어 모델 (LLMS)과 통합하여 Neo4J Graphrag Python 패키지가 검색-구분 생성 (RAG)을 향상시키는 방법을 보여주었습니다. 우리는 연구 문서에서 지식 그래프를 구축하고, NEO4J에 저장하고, 검색 방법 (vectorretriever 및 vectorcypherretriever)을 사용하여 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성했습니다.

지식 그래프와 래그의 조합은 환각과 같은 문제를 완화하고 도메인 별 컨텍스트를 제공하여 응답 품질을 향상시킵니다. 다중 검색 기술의 사용은 정확성과 관련성을 더욱 향상시킵니다. NEO4J를 사용한 GraphRag는 정확한 데이터 검색 및 자연어 생성이 필요한 지식 중심 애플리케이션을 구축하기위한 강력한 도구 세트를 제공합니다.

(자주 묻는 질문 섹션은 핵심 정보를 보존하면서 원래 답변을 유사하게 다시 작성할 것입니다.)

위 내용은 NEO4J로 그래프 크래그 설정 및 실행의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!