在 2024 年 Slush 大会上，Neo4j 联合创始人兼首席执行官 Emil Eifrem 分享了图形数据库如何彻底改变数据分析。总部位于硅谷的 Neo4j 为从巴拿马文件逃税调查到 NASA 火星任务和企业采用生成式人工智能等关键用例提供支持。它以图形数据库和分析而闻名 […]
Implementing GraphReader with Neo4j and LangGraph
通过将长文档构造成可探索的图形并实现基于图形的代理系统来提高 RAG 的准确性和性能ChatGPT 想象中的遍历图形的 AI 代理大型语言模型 (LLM) 非常适合传统的 NLP 任务，例如总结和情绪分析，但更强大的模型也表现出良好的推理能力。LLM 推理通常被理解为通过制定计划、执行计划并评估每一步的进展来解决复杂问题的能力。基于此评估，他们可以通过修改计划或采取替代行动来适应。代理的兴起正成为一种越来越引人注目的方法来回答 RAG 应用程序中的复杂问题。在这篇博文中，我们将探讨 GraphReader 代理的实现。此代理旨在从遵循预定义模式的结构化知识图中检索信息。与您在演示文稿中可能看到
Everything You Need to Know About Graph Databases & Neo4j
理解图形数据库：关键概念和优势（照片由作者提供，插图由三船隆绘制，可免费使用）存储和处理数据是软件工程的基本任务。在早期的大规模专业开发中，Oracle、IBM DB2 和 SQL 等关系数据库占据主导地位。数据操作系统无法轻松处理结构化或关系数据，而只能处理平面数据表示。[1] 图形数据库试图弥合关系数据表示和平面数据表示之间的差距，同时使信息访问更加容易。[2] 这种数据库类型最受欢迎的代表是 Neo4j。[3] 名称：Neo4j 软件类型：图形数据库 (GDB) 初始版本：2007 来源：Neo4j, Inc. 目标平台：跨平台，例如Windows、Linux、..语言：用 Java 和
GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
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