我将向你展示如何使用 LLama 3.1（一个本地运行的模型）来执行GraphRAG操作，总共就50号代码。。。
首先，什么是GraphRAG？GraphRAG是一种通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成的方式，关键概念是节点和关系。
▲ 知识图谱与向量数据库集成
知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一：这种方法利用知识图谱和向量数据库来收集相关信息。知识图谱的构建方式可以捕获向量块之间的关系，包括文档层次结构。知识图谱在从向量搜索中检索到的块附近提供结构化实体信息，从而通过有价值的附加上下文丰富提示。这个丰富的提示被输入到 LLM 中进行处理，然后 LLM 生成响应。最后，生成的答案返回给用户。此架构适用于客户支持、语义搜索和个性化推荐等用例。
节点代表从数据块中提取的实体或概念，例如人、组织、事件或地点。
知识图谱中，每个节点都包含属性和特性，这些属性为实体提供了更多上下文信息。
然后我们定义节点之间的连接关系，这些连接可以包括各种类型的关联，例如层次结构（如父子关系）、时间顺序（如前后关系）或因果关系（因果关系）。
关系还具有描述连接性质和强度的属性。当你有很多文档时，你会得到一个很好的图来描述所有文档之间的关系。
让我们看一个非常简单的例子，在我们的数据集中，节点可以代表像苹果公司和蒂姆·库克这样的实体，而关系则可以描述蒂姆·库克是苹果公司的 CEO。
这种方法非常强大，但一个巨大的缺点是它**计算成本很高，因为你必须从每个文档中提取实体，并使用 LLM 计算关系图。**这就是为什么使用像 LLaMa 3.1 这样本地运行的模型来采用这种方法非常棒。
保姆级教程开始
在本文中，我们将结合使用LangChain、LLama 和 Ollama ，以及 Neo4j 作为图数据库。我们将创建一个关于一个****拥有多家餐厅的大型意大利家庭的信息图，所以这里有很多关系需要建模。
先利用Ollama拉取llama3.1 8b模型：
所有代码的链接我放在文末。。。
打开代码文件，来到VS Code 中，你可以在左边看到我们将使用的多个文件。
配置运行Neo4j数据库
在进入代码之前，我们将设置 Neo4j。我为你创建了一个 Docker Compose 文件。所以我们将使用 neo4j 文件夹，里面有一个 jar 文件，这是我们创建图所需的插件。
要创建我们的数据库，只需运行 docker compose up：
这将设置所有内容，并且可以直接使用。可能需要几秒钟，之后你会看到数据库正在运行。
安装依赖
然后我们可以进入 Jupyter Notebook，首先安装所需的包：
我们需要安装 LangChain、OpenAI 的 LangChain、Ollama、LangChain Experimental，因为图解决方案目前在 LangChain 实验包中。
我们还需要安装 Neo4j，以及用于在 Jupyter Notebook 中显示图的 py2neo 和 ipywidgets。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai langchain-ollama langchain-experimental neo4j tiktoken yfiles_jupyter_graphs python-dotenv
导入类
安装完这些包后，我们可以导入所需的类。我们将从 LangChain 中导入多个类，例如 Runnable Pass Through、Chat Prompt Template、Output Parser 等。
我们还导入 Neo4j 的图类，这在 LangChain Community 包的 Graphs 模块中。我们还导入 Chat OpenAI 作为 Ollama 的后备模型。
在 LangChain Experimental 包中，我们有一个 Graph Transformer 模块，我们将从那里导入 LLM Graph Transformer，它利用复杂的提示将数据转换为可以存储在图数据库中的形式。
我们还将导入 Neo4j 的图数据库，不仅作为图数据库使用，还可以作为普通的向量数据库使用。
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough``from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate``from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field``from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser``import os``from langchain_community.graphs import Neo4jGraph``from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter``from langchain_openai import ChatOpenAI``from langchain_community.chat_models import ChatOllama``from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer``from neo4j import GraphDatabase``from yfiles_jupyter_graphs import GraphWidget``from langchain_community.vectorstores import Neo4jVector``from langchain_openai import OpenAIEmbeddings``from langchain_community.document_loaders import TextLoader``from langchain_community.vectorstores.neo4j_vector import remove_lucene_chars`` ``from dotenv import load_dotenv`` ``load_dotenv()
我们将采用混合方法，既使用图知识，也使用标准的文档搜索方式，即通过嵌入模型来搜索与查询最相似的文档。
我们还将使用 dotenv 包，并在 Jupyter Notebook 中加载环境变量。在 .env 文件中，有一个 OpenAI API 密钥、一个 Neo4j URI、Neo4j 用户名和密码。你可以按原样使用这些信息，但在仓库中，它们将被命名为 .env.example。
下一步是创建与数据库的连接。所以我们实例化 Neo4j 图类，
这将建立与 Neo4j 的连接。
准备dummy_text.txt 数据集
你可以看到它描述了这个意大利家庭的大量信息，包括不同的名字、关系，如 Antonio 的妹妹 Amo、祖母等。这些信息稍后都将在我们的图中呈现。
我们将使用文本加载器将其加载到内存中，
然后使用文本分割器将其分割成多个块，这是标准的方法，以便 LLM 更容易处理信息。
LLM图转换函数创建文档块之间的所有关系
加载后，我们将设置我们的 LLM 图变换器，它负责将文档转换为 Neo4j 可以处理的形式。
基于环境变量 llm_type，目前我没有设置，所以默认是 Ollama。我们将实例化 ChatOllama 或 ChatOpenAI，然后将其传递给 LLM 图变换器的构造函数。
convert_to_graph_documents 方法将创建文档块之间的所有关系。我们传入创建的文档，计算可能需要一些时间，即使是这个很小的例子，也花了我大约 3 分钟时间，所以稍等片刻。
运行结果来了：这是一个图文档，你可以看到我们有一个 nodes 属性，它是一个包含不同节点的列表，具有 ID。我们可以看到 ID 类似于 Micos Family，类型是 Family，然后我们还有更多的节点，如 Love 概念节点、Tradition 等等。
他们之间也有关系，这些关系将被存储在 Neo4j 中。
可视化我们的图
当前我们还没有启动数据库，所以我们需要先运行 add_graph_documents 方法，提供图文档，然后将所有内容存储在 Neo4j 中。这也可能需要几秒钟时间。文档存储到数据库后，我们可以可视化它们。
首先我们要连接到数据库，我们将使用驱动方法，传入我们的 URI（存储在 Neo4j URI 环境变量中），还需要提供用户名和密码进行身份验证，并创建驱动实例。然后我们创建一个新会话，并使用会话的 run 方法对 Neo4j 运行查询。我们将使用这个查询语句：
如果你不熟悉 Neo4j 可能会觉得有点复杂，但它的意思是 Neo4j 应该返回所有通过 mentions 类型的关系连接的节点对，我们想返回 s, r, 和 t。s 是起始节点，r 是结束节点，t 是关系。
我们可以运行这个方法，并实际可视化我们的图：
现在我们可以向下滚动，这里我们可以看到这是我们的文档的完整知识图谱。正如你所看到的，这相当多，我们可以通过滚动来深入了解更多信息。这里我们可以看到一些实体，比如 Petro 是一个人，我们可以看到 Petro 喜欢厨房、喜欢大海，并且是另一个人 Sophia 的家长。
所以我们可以看到不同的实体通过不同的关系建模，最终你得到了这个非常大的知识图谱。我认为即使是对于我们的小数据集，这也实际上是很多内容。我个人非常喜欢这种图。现在我们来看一下这不仅仅是美观，实际上也很有用。
图的存储做完了，再来一个向量存储
下一步是从 Neo4j 创建一个向量存储，所以我们将使用 Neo4jVector 类，并使用 from_existing_graph 方法，在这里我们只传入嵌入模型，从现有图中计算嵌入。这样我们也可以执行向量搜索，最终我们将把这个向量索引转换成一个检索器，以便有一个标准化的接口。
为图数据库准备实体（Prompt实体识别）
现在我们有一个图数据库，存储了我们的文档，也有了普通的向量存储。现在我们可以执行检索增强生成。由于我们使用图数据库，我们需要从查询中提取实体，以便从图数据库中执行检索步骤。
图数据库需要这种实体，所以我们将创建一个名为 Entities 的自定义模型，继承自 BaseModel，我们希望提取实体，这可以通过提供这个属性 entities 来完成，它是一个字符串列表。这里是 LLM 的描述，所以我们希望提取文本中的所有人、组织和业务实体。
▲ Langchain教程操作有类似
然后我们创建一个 ChatPromptTemplate，系统消息是你正在从文本中提取组织、个人和业务实体。然后我们提供用户输入，并将我们的提示模板传递给 LLM，与结构化输出一起使用，这使用了 Entities 类。我将向你展示其效果。
我们得到了我们的实体链，并可以像这样调用它。我们传入问题 “Who are Nonna and Giovanni Corrado?”，所以我们有两个名字，执行调用方法后，我们可以看到输出是一个字符串列表，只有名字，
这些名字将用于查询图数据库。接下来是在 graph_retriever 函数中调用这个方法。首先从查询中提取实体，然后对 Neo4j 运行查询，我将向你展示最终效果。
我们创建了 graph_rae 函数，传入问题，提取实体，然后查询数据库。
我们问 “Who is Nonna?”，如果运行这个查询，我们可以看到 Nonna 拥有哪些节点和连接。她影响了 Conato，教导了孙子们，影响了新鲜意大利面，影响了 Amico，是家族的女族长。
创建一个混合检索器
然后我们创建一个混合检索器，使用 graph_retriever 和我们的向量存储检索器。我们定义一个函数 full_retriever，在这里设置我们的 graph_retriever 函数，并使用向量检索器，调用其 invoke 方法，获取最相关的文档。我们有了关系图和基于余弦相似度的最相关文档，最终我们将所有文档结合，返回最终数据集。这就是 full_retriever 的作用。
最终链
然后我们创建一个最终链，这是一个普通的 RAG 链，你在几乎所有初学者教程中都会找到这样的链。我们有两个变量，context 和 question，context 是向量存储或其他数据库的输出，question 是我们的问题。所有这些都将发送给 LLM，我们创建一个模板，然后使用 Lang 和表达式语言在这里创建我们的最终链。这将创建一个 runnable_parallel，我将展示其 invoke 方法。
我们只使用一个字符串输入，传递给 full_retriever 函数，保持问题不变，然后将 context 和 question 传递给我们的提示，以填充这些变量。填充这些变量后，我们将所有内容传递给 LLM，并将 LLM 的输出传递给字符串输出解析器。
现在我们可以问 “Who is Nonna Lucia? Did she teach anyone about restaurants or cooking?” 所有关于关系的东西，执行结果：
Generated Query: Nonna~2 AND Lucia~2``'Nonna Lucia is the matriarch of the Caruso family and a culinary mentor. She taught her grandchildren the art of Sicilian cooking, including recipes for Caponata and fresh pasta.'
**我们可以看到答案是 Nonna Lucia 是 Corrado 家族的女族长和烹饪导师。她教导了她的孙子们西西里烹饪的艺术，**这确实是正确的。
这就是如何使用 Neo4j 执行图数据库 RAG。
附件：
以前看过的一个叫PP-Structure文档分析的项目，
信息抽出其中的实体识别。。。
▲ 信息抽取 是自然语言处理中的基础问题，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？ 大模型是怎样获得「智能」的？ 用好 AI 的核心心法 大模型应用业务架构 大模型应用技术架构 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识 提示工程的意义和核心思想 Prompt 典型构成 指令调优方法论 思维链和思维树 Prompt 攻击和防范 …第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG 搭建一个简单的 ChatPDF 检索的基础概念 什么是向量表示（Embeddings） 向量数据库与向量检索 基于向量检索的 RAG 搭建 RAG 系统的扩展知识 混合检索与 RAG-Fusion 简介 向量模型本地部署 …第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG 什么是模型 什么是模型训练 求解器 & 损失函数简介 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调 Transformer结构简介 轻量化微调 实验数据集的构建 …第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型 带你了解全球大模型 使用国产大模型服务 搭建 OpenAI 代理 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion 在本地计算机运行大模型 大模型的私有化部署 基于 vLLM 部署大模型 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型 部署一套开源 LLM 项目 内容安全 互联网信息服务算法备案 …学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
总结
### 文章总结：使用LLama 3.1执行GraphRAG操作本文详细介绍了如何使用LLama 3.1（一个本地运行的模型）来执行GraphRAG（图检索增强生成）操作，整个过程分为几个关键步骤，并展示了具体的代码和操作方法。
#### 1. GraphRAG概述
- **定义**：GraphRAG通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成，核心在于节点和关系。
- **架构**：知识图谱与向量数据库集成，利用知识图谱捕获实体间关系，通过向量搜索提供附加上下文，增强LLM（大型语言模型）的生成能力。
#### 2. GraphRAG构建过程
- **节点与关系**：
- 节点：代表从数据块中提取的实体或概念（如人、组织、事件、地点）。
- 关系：节点之间的连接，包括层次结构、时间顺序、因果关系等，关系具有描述性质和强度的属性。
- **构建实例**：如苹果公司和蒂姆·库克的关系，可以描述为蒂姆·库克是苹果公司的CEO。
#### 3. 保姆级教程
- **技术栈**：LangChain、LLama、Ollama、Neo4j图数据库。
- **步骤**：
1. **设置Neo4j数据库**：使用Docker Compose创建并运行Neo4j。
2. **安装依赖**：通过pip安装LangChain、Ollama、Neo4j等相关包。
3. **导入类**：从LangChain、Neo4j等库中导入所需类。
4. **准备数据集**：使用Ollama加载并分割数据集。
5. **LLM图转换**：将文档转换为Neo4j可处理的形式，并创建文档块之间的关系。
6. **可视化图**：通过查询Neo4j数据库并可视化生成的图。
7. **向量存储**：从Neo4j创建向量存储，用于执行向量搜索。
8. **检索增强生成**：
- 从查询中提取实体。
- 使用图检索器（graph_retriever）和向量检索器创建混合检索器。
- 构建最终链，将问题、上下文和检索结果发送给LLM，生成响应。
#### 4. 信息抽取与AI学习
- **信息抽取**：从文本中抽取出特定事件或事实信息，是自然语言处理的基础问题。
- **AI学习资料**：提供了大模型AI学习的四阶段资料，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环，旨在帮助读者从零开始掌握AI大模型的应用和训练。
#### 5. 结论
- 使用LLama 3.1和Neo4j等工具执行GraphRAG操作，可以有效增强生成响应的准确性和丰富性。
- 通过提供的保姆级教程，读者可以逐步构建并运行自己的GraphRAG系统。
- 附赠的大模型AI学习资料，为初学者和进阶者提供了系统的学习路径和实战机会。