使用GraphRAG+LangChain+Ollama：LLaMa 3.1跑通知识图谱与向量数据库集成（Neo4j）

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Aitrainee | 公众号：AI进修生 Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。 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 ………………………………