graphrag 示例代码

GraphRAG 示例代码
为了更好地理解如何使用 GraphRAG 进行编程，下面是一个简单的 Python 实现案例。此实现利用了 Streamlit、LangChain、Neo4j 和 GPT-4o 技术栈来创建一个可以处理非结构化数据并将其转换为可查询图谱的应用程序[^1]。
安装依赖库
首先安装所需的Python包：
pip install streamlit neo4j langchain tiktoken openai
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初始化 Neo4j 数据库连接
建立与 Neo4j 数据库之间的链接以便于后续操作中的数据存取工作。
from neo4j import GraphDatabase

uri = "bolt://localhost:7687"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password"))
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创建知识图谱节点和边
定义函数用于向数据库内添加新的实体以及它们之间存在的联系。
def create_node(tx, label, properties):
query = f"""
CREATE (n:{label} {{ {', '.join(f'{k}: ${k}' for k in properties)} }})
RETURN n;
"""
result = tx.run(query, **properties)
return result.single()[0]

def create_relationship(tx, start_label, end_label, rel_type, start_properties, end_properties):
query = f"""
MATCH (a:{start_label}), (b:{end_label})
WHERE a.name = $start_name AND b.name = $end_name
CREATE (a)-[:{rel_type}]->(b);
"""
tx.run(query, {"start_name": start_properties['name'], "end_name": end_properties['name']})
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加载文档并解析成实体
对于输入的文章或其他形式的文字材料，可以通过自然语言处理工具从中抽取出有意义的信息片段作为未来构建网络的基础单元。
import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def extract_entities(text):
doc = nlp(text)
entities = [{"text": ent.text, "type": ent.label_} for ent in doc.ents]
return entities
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整合 LLM 服务获取增强型回复
当用户提出问题时，不仅依靠预先存储好的静态信息作答，还可以调用大型预训练模型接口获得更加智能的回答建议。
import os
import openai

openai.api_key = 'your_openai_api_key'

def get_llm_response(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
message = response.choices[0].text.strip()
return message
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以上就是关于怎样运用 GraphRAG 方法论指导下的具体实践指南的一部分内容[^4]。当然实际项目开发过程中还需要考虑更多细节方面的问题比如性能优化、安全性保障等等因素，在这里就不一一展开了。