结合GPT-4，Langchain和Graph RAG打开Python网站智能对话新次元

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作者： Sienna 审核： Los ▲ 图1｜Graph RAG示意©️【深蓝AI】编译 本文将深入解析GitHub上备受瞩目的LLM开源项目，详细指导如何运用Graph RAG（Retriever-Augmented Generator with Graph）技术，结合Langchain框架与GPT-4o（或类似LLM模型）的能力，构建一个能够提供精准、连贯信息的本地聊天机器人。本文不仅提供了详尽的步骤说明与代码示例，还涵盖了从安装Python库、配置Neo4j图数据库，到利用OpenAI API处理自然语言并提取结构化信息的全过程。此外，我们深入探讨了Graph RAG如何通过图形数据库技术高效管理复杂信息关系，显著提升搜索与回答的准确性。最后，通过实际查询演示了GraphCypherQAChain在知识图谱中的应用，并对比了Graph RAG与向量数据库的优势。 ■ 2.1 定义与优势 GraphRAGs，即图形表示的检索增强生成器，是一种创新的信息检索与生成技术。它利用图形数据库 ………………………………