使用大语言模型创建 Graph 数据

Neo4j 是开源的 Graph 数据库,Graph 数据通过三元组进行表示,两个顶点+一条边,从语意上可以理解为:主语、谓语和宾语。GraphDB 能够通过图来表达复杂的结构,非常适合存储知识型数据,本文将通过大语言实现图数据库的创建。

首先,需要安装 LangChain 对应的依赖。

复制代码
langchain==0.3.7
python-dotenv==1.0.1
langchain-google-genai==2.0.4
langserve==0.3.0
langchain-community==0.3.5
dashscope==1.20.12
langgraph==0.2.45
tavily-python==0.5.0
langchain-experimental==0.3.3

初始化模型

本文我们使用 Qwen-Turbo。

复制代码
from langchain_community.chat_models import ChatTongyi
llm = ChatTongyi(model="qwen-turbo")

使用 LLMGraphTransformer 创建

创建的图关系为英文,这是因为 Langchain 提示词是英文,可以自行修改。

复制代码
### 创建 Graph
from langchain_core.documents import Document
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from IPython.display import Markdown, display
parser = StrOutputParser()

llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)

content = """
1 、项目编号:遂政采 [2024]G 049 号
2 、项目名称:无人机设备采购项目
3 、项目预算: 1550967.00元 4 、最高限价: 1550967.00元

1 、本项目投标截止时间和开标时间为 2024 年 9 月 11 日 10 点 00 分 (北京
时间)。投标人必须在投标截止时间前将电子投标文件上传至江西省公共资源
交易网,逾期为无效投标。
2 、开标地点:江西省公共资源交易网不见面开标大厅。
"""
with open("out.md", "r", encoding="utf-8") as file:
    markdown_content = file.read()

chain = llm | parser
# display(Markdown(chain.invoke("转换为 Graph 三元组, 请用中文回答,并只返回 Cypher QL, 。 {} " + content)))

documents = [Document(page_content=content)]
graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
print(f"Nodes:{graph_documents[0].nodes}")
print(f"Relationships:{graph_documents[0].relationships}")
graph.add_graph_documents(graph_documents, include_source=False)

使用 Cypher 创建

Neo4j 提供了使用 Cypher 进行数据创建、查询等,类似于关系数据库中的 SQL。用模型生成 Cypher 语句。

复制代码
### 创建 Graph
from langchain_core.documents import Document
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from IPython.display import Markdown, display
parser = StrOutputParser()

llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)

content = """
1 、项目编号:遂政采 [2024]G 049 号
2 、项目名称:无人机设备采购项目
3 、项目预算: 1550967.00元 4 、最高限价: 1550967.00元

1 、本项目投标截止时间和开标时间为 2024 年 9 月 11 日 10 点 00 分 (北京
时间)。投标人必须在投标截止时间前将电子投标文件上传至江西省公共资源
交易网,逾期为无效投标。
2 、开标地点:江西省公共资源交易网不见面开标大厅。
"""
with open("out.md", "r", encoding="utf-8") as file:
    markdown_content = file.read()

chain = llm | parser
display(Markdown(chain.invoke("转换为 Graph 三元组, 请用中文回答,并只返回 Cypher QL, 。 {} " + content)))

总结

本文介绍了如何使用大语言模型创建图数据,同样的方式也可以创建其他类型的数据源,只需要对提示词进行修改即可。

相关推荐
vlln5 小时前
【论文速读】递归语言模型 (Recursive Language Models): 将上下文作为环境的推理范式
人工智能·语言模型·自然语言处理
玄同76510 小时前
告别 AgentExecutor:LangChain v1.0+ Agent 模块深度迁移指南与实战全解析
人工智能·语言模型·自然语言处理·langchain·nlp·agent·智能体
阿杰学AI11 小时前
AI核心知识74——大语言模型之ReAct 范式(简洁且通俗易懂版)
人工智能·ai·语言模型·自然语言处理·aigc·agent·react范式
2501_9481201511 小时前
大语言模型与爬虫技术融合的智能数据采集系统
人工智能·爬虫·语言模型
DisonTangor11 小时前
美团龙猫开源LongCat-Flash-Lite
人工智能·语言模型·自然语言处理·开源·aigc
AI浩16 小时前
PaddleOCR-VL-1.5:迈向用于鲁棒真实场景文档解析的多任务9亿参数视觉语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
小芳矶18 小时前
【langgraph+postgres】用于生产环境的langgraph短期记忆的存取(postgreSQL替代InMemorySaver)
数据库·postgresql·语言模型
阿杰学AI19 小时前
AI核心知识73——大语言模型之Shared Vector Space(简洁且通俗易懂版)
人工智能·机器学习·ai·语言模型·自然语言处理·aigc·共享向量空间
Loo国昌1 天前
【Transformer解析】第二阶段:深度解析Encoder、Decoder与Encoder-Decoder架构
人工智能·后端·深度学习·算法·语言模型·自然语言处理·transformer
Hugging Face1 天前
推出 AnyLanguageModel:在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
人工智能·语言模型·自然语言处理