Neo4j:一种更简单的方式构建知识图谱

作者&投稿:曾桑 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 在之前的文章中,我们探讨了使用 LlamaIndex 查询 NebulaGraph 时的 7 种查询策略。在本文中,我们将尝试使用全新的 Llama Pack for Neo4j,并了解如何在 Neo4j 中应用这 7 种查询策略。

首先,让我们了解一下Neo4j,并对比 NebulaGraph 。

总体而言,NebulaGraph 适用于需要高度可伸缩性和性能的应用,而 Neo4j 适用于需要性能和易用性平衡的应用。

与 NebulaGraph 相同,这 7 种查询策略也可以应用于 Neo4j。关于每种策略的详细解释,请参考文末参考链接。接下来基于 Neo4j 的 7 种策略:

1、KG 基于向量的实体检索:这种查询策略使用向量相似性查找知识图中的实体,提取链接的文本块,并可选地探索关系。

2、KG 基于关键字的实体检索:这种查询策略使用关键字搜索相关的知识图实体。

3、KG 混合实体检索:这种查询策略同时使用基于向量和基于关键字的实体检索,以搜索知识图中的相关节点和文档。

4、原始向量索引检索:这种查询策略使用向量索引搜索相关文档,移除关系,并在一个平面向量存储中表示实体。

5、自定义组合查询引擎:该查询策略同时使用向量相似度和KG实体检索(基于向量、基于关键字、混合)。请参阅示例片段如下:

6、知识图查询引擎:该查询策略使用自然语言 Text2Cypher 来查询知识图。请参阅示例片段如下:

7、知识图RAG检索器:该查询策略旨在与使用 RAG 构建的知识图一起使用。请参阅示例片段如下:

我们深入了解一下打包一个新的 Llama Pack 用于查询 Neo4j 知识图谱是多么简单。

这是一个枚举类,定义了 7 种查询引擎类型。其中,KG 基于向量的实体检索是默认类型,因此在这个类中被省略了。

这是我们新 Llama Pack 的主要类。在其__init__ 函数中的几个关键步骤包括:

可以直接使用llamaindex-cli 下载 Llama Packs,该工具已与 llama-index Python 包一同安装:

之后,我们可以检查位于./neo4j_pack 的文件,并将它们用作模板或进行自定义。

也可以将包下载到./neo4j_pack 目录中:

现在,我们可以使用这个包,并且可以在./neo4j_pack 中检查和修改包。

接着,我们可以按照以下方式设置包:

在构建Neo4jQueryEnginePack 时,我们可以选择性地从 Neo4jQueryEngineType 中传入 query_engine_type。如果未定义 query_engine_type,它将默认为知识图谱基于向量的实体检索。这为用户提供了更多的灵活性和定制选项,使其适应不同的查询需求和场景。

我们在本文中探索了 Neo4j 查询引擎的全新 Llama Pack。使用预先打包的模板,查询 Neo4j 知识图现在变得更加简单。通过在构建包时传入 for 的值Neo4jQueryEngineType ,它将查询路由到各自的查询引擎

请参考我的在 Github 上的项目,了解如何使用 Neo4j 查询引擎 Llama Pack 的示例。


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