手把手教你构建基于知识图谱的GraphRAG之非结构化数据篇【LlamaIndex+Neo4j】

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点个 蓝字 关注我们 上篇简单介绍了构建GraphRAG的动机与架构。GraphRAG的基础架构源自基于向量的经典RAG的转换： 我们已经演示了如何把传统关系型数据库中的结构化知识转为知识图谱并用于RAG查询。本篇我们将关注非结构化数据，以一个简单的自然语言文本为例，了解如何借助LLM的开发框架来构建GraphRAG应用。 生成基于Graph的知识图谱 构建一个非结构化数据的GraphRAG应用，首要任务是把非结构化数据转换成以图结构表示的知识图谱，并存储到GraphDB如Neo4j，用来提供后续检索与生成的基础。从非结构化文本到知识图谱，借助LLM是一种常见的也是最高效的方法： 利用LLM强大的语义理解与推理能力，从非结构化文本中抽取大量的类似实体-关系-实体的三元组，并借助必要的接口（如GraphDB支持的查询语言 ）导入到GraphDB中创建对应的实体、关系与属性，形 ………………………………