Neo4j+Milvus双剑合璧！打造更强大的GraphRAG知识图谱

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来源：Stephen Batifol & Jason Koo 编译：活水智能 这篇文章详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus(https://zilliz.com/what-is-milvus) 向量数据库构建一个 GraphRAG Agent。该智能体结合了 图数据库和向量搜索的强大功能，能够为用户查询提供准确和相关的答案。在这个示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 结合 Ollama 和 GPT-4o。 传统的检索增强生成（RAG）系统仅依赖向量数据库来检索相关文档。我们的方法更进一步，通过结合 Neo4j (https://neo4j.com/) 来捕捉实体和概念之间的关系，提供更细致的信息理解。通过结合这两种技术，我们希望创建一个更强大和信息丰富的 RAG 系统。 向量 + GraphRAG 架构 构建 RAG 智能体 我们的智能体遵循三个关键概念：路由、后备机制和自我校正。这些原则通过一系列 LangGraph 组件实现： •  路由  – 一个专门的路由机制决定是使用向 ………………………………