Neo4j 数据库的隐藏技能：如何用 LlamaIndex 实现智能化查询？

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点击上方 ↗️ 「 活水智能 」 ， 关注 + 星标🌟 作者：Tomaz Bratanic 编译：活水智能   检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）已经成为主流技术，并且有充分的理由支持其广泛应用。它是一种强大的框架，将先进的大语言模型与目标信息检索技术相结合，从而实现更快速的相关数据访问，并生成更准确、上下文感知的响应。尽管 RAG 应用通常集中于非结构化数据，我个人非常推崇将结构化数据整合进来——这是一种重要但经常被忽视的策略。其中，我最喜欢的方式之一是利用图数据库，例如 Neo4j。 通常，从图数据库中检索数据的首选方法是 Text2Cypher，即通过自然语言查询自动转换为 Cypher 语句，以查询图数据库。这种技术依赖于语言模型（或基于规则的系统）来解释用户查询，推断其潜在意图，并将其翻译为有效的 Cypher 查询，使 RAG 应用能 ………………………………