Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？

文章预览

来源：Suman Gautam 编译：活水智能 自从 Neo4j 宣布与 LangChain 的集成以来，我们已经看到许多围绕使用 Neo4j 和大语言模型（LLM）构建检索增强生成（RAG）系统的用例。这导致了近年来知识图谱在 RAG 中使用的快速增加。基于知识图谱的 RAG 系统在处理幻觉方面的表现似乎优于传统的 RAG 系统。我们还注意到，使用基于代理的系统可以进一步增强 RAG 应用程序。为此，LangGraph 框架已被添加到 LangChain 生态系统中，以为 LLM 应用程序添加循环和持久性。 我将向你演示如何使用 LangChain 和 LangGraph 为 Neo4j 创建一个 GraphRAG 工作流程。我们将开发一个相当复杂的工作流程，在多个阶段使用 LLM，并采用动态提示词查询分解技术。我们还将使用一种路由技术，将查询在向量语义搜索和图 QA 链之间进行分流。使用 LangGraph 的 GraphState，我们将通过从早期步骤中提取的上 ………………………………