領域圖

使用 LangChain 與 Neo4j 的 Graph RAG

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

領域圖

知識圖示意圖：左側為詞彙圖，包含書本、章節與頁面；右側為書中的人物與公司，並含來自 Wikipedia 等來源的參照

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從詞彙圖到領域圖

Journey〈Don't Stop Believin'〉歌詞

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Journey〈Don't Stop Believin'〉歌詞，將「Small Town Boy」標示為人物

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Journey〈Don't Stop Believin'〉歌詞，將「South Detroit」標示為地點

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Journey〈Don't Stop Believin'〉歌詞，將「Born」標示為人物「Small Town Boy」與地點「South Detroit」之間的關係

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Journey〈Don't Stop Believin'〉歌詞，將「Raised」標示為人物「Small Town Boy」與地點「South Detroit」之間的關係

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領域圖範例

範例領域圖模型：一位人物在某公司任職，位於一個地址；此人持有信用卡，並在同地點的一家公司以該卡下單

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結構化輸出

from pydantic import BaseModel, Field

from typing import Optional


class Character(BaseModel):
    """A character from the play."""

    id: str = Field(description="A unique identifier for the character in slug-case",

                    examples=["montague-romeo", "tybalt"])

    name: str = Field(description="The full name of the character", 
                    examples=["Romeo", "Tybalt"])

    family: Optional[str] = Field(description="The name of the family they belong to", 
                    examples=["Montague", "Capulet"])


class CharacterOutput(BaseModel):
    characters: list[Character] = Field(description="A list of characters")
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使用結構化輸出

from langchain.chat_models import init_chat_model
llm = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai", api_key="...")


# With a structured output
character_model = llm.with_structured_output(CharacterOutput)


# Use within a chain
chain = extraction_prompt | character_model


# Handle the response
output = chain.invoke(...)

CharacterOutput(characters=[Character, Character, Character...])
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儲存實體

nodes = [

  Node(

      type="Character",

      id=character.id,

      properties={"name": character.name, "family": character.family}

  )

  for character in output.characters

]



# Build a GraphDocument
graph_document = GraphDocument(nodes=nodes, relationships=[])


# Save to the graph
graph.add_graph_documents([graph_document])
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一起來練習吧！

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