知识图谱助力大语言模型：打造更智能的RAG应用

知识图谱与大型语言模型（LLM）的结合，可以显著提高信息检索和生成的质量。本文详细介绍了如何利用知识图谱构建智能搜索系统，并提供了一系列代码示例和工具推荐。以下是主要内容的总结： 知识图谱的优势 知识图谱是一种结构化的信息表示方式，通过连接概念、实体及其关系，模拟人类的理解过程。这种表示方法使得机器能够更有效地推理、推断和检索相关信息。在企业环境中，知识图谱特别适用于处理包含跨引用和隐含提及的文档。 标准RAG方法的局限性 传统的基于向量相似性的RAG（检索增强生成）方法主要依赖于文档内显式提及的信息，使得LLM无法有效利用跨文档的上下文信息。这限制了LLM的能力，使其难以处理复杂的查询和推理任务。 新方法：GraphRAG 为了克服这些局限性，本文提出了GraphRAG的概念，即利用图结构表示知识来更好地服务于LLM。这种方法不仅提高了信息检索的准确性，还增强了生成结果的丰富性和上下文相关性。 技术栈 Neo4j：作为图数据库和向量存储，Neo4j 使用 Cypher 查询语言，支持多种图操作和分析功能。 LangChain：协调 LLM 与其他工具的交互，如向量索引和知识图谱实体。 LLM + 嵌入：使用本地或在线部署的 LLM 进行文本嵌入和生成。作者主要使用的是 Groq 免费版 API 和 Ollama 的 mxbai-embed-large 模型。 Streamlit：轻量级前端界面，使开发者可以快速构建简单但实用的演示应用，而无需编写复杂的前端代码。 Docker：容器化工具，简化本地开发和部署过程，确保应用在任何系统上都能一致运行。 构建知识图谱的步骤 加载文件：将不同格式的文件转换为机器可读的格式。 清洗和分块：将文档内容清理并分割成小段，以便后续处理。 提取概念图：使用 LLM 从每个分块中提取概念图，包括实体和关系。 嵌入每个分块：为每个分块的文本生成向量嵌入。 保存嵌入到知识图谱：将嵌入的分块和其他相关信息保存到 Neo4j 图数据库中。 查询知识图谱的方法 增强RAG： 利用向量嵌入进行相似性搜索。 结合邻近的分块信息提供更详细的答案。 示例问题：“欧盟的人工智能战略是什么？” 回答中包含了具体的文件来源和元数据。 社区报告： 使用层次聚类算法检测图中的社区。 通过 LLM 生成社区总结报告。 从多个源获取高层次的概述信息。 示例问题：“欧盟的人工智能战略是什么？” 回答提供了更全面的战略概述，包括教育投资、法律框架等内容。 Cypher查询： 指导 LLM 使用图查询语言（Cypher）遍历图数据库。 示例问题：“托马斯·雷尼尔是谁？” LLM 生成的 Cypher 查询返回了相关节点和关系。 回答中明确指出了托马斯·雷尼尔在欧洲委员会中的角色。 社区子图： 结合社区报告和 Cypher 查询的能力。 仍在探索阶段，结果不一致。 可能需要更多的过滤和更大的上下文容量。 Cypher + RAG： 结合增强RAG和Cypher查询的优点。 提供全面且一致的答案。 示例问题：“哪些文档提到了欧洲直接？” 回答中不仅列出了文档名称，还提供了具体的内容和联系方式。 结构化方法的选择 选择合适的结构化方法时，应考虑准确性、成本、速度和可扩展性等因素。不同的应用场景可能适合不同的策略。例如，对于简单的语义查找，增强RAG可能更合适；而对于复杂的多跳推理，Cypher查询则是更好的选择。 业内评价与公司背景 本文作者是一位在2019/20期间开始学习编程的数据科学家，主要使用Python 3.12版本。该项目重点使用开源工具和免费服务，便于新手和不愿意为云基础设施投资的人使用。然而，代码设计时也考虑到了生产环境的需求，具有高度的可定制性、模块化和可扩展性。业内人士认为，知识图谱与LLM的结合是实现更智能信息检索的重要方向，特别是在处理复杂的企业级数据时。 通过本文，读者不仅可以了解知识图谱和LLM结合的理论基础，还可以通过实际代码示例学习如何构建和查询知识图谱。这对于数据科学家、ML/AI工程师以及对智能搜索系统感兴趣的人士来说是一份宝贵的参考资料。项目代码公开在GitHub上，欢迎读者贡献意见和改进。