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解析 ‘GraphRAG’：如何结合 Neo4j 与 LangChain 利用关系路径增强 LLM 的全局摘要能力？

GraphRAG：结合 Neo4j 与 LangChain 提升 LLM 全局摘要能力的技术讲座

各位同仁，大家好。今天我们齐聚一堂，探讨一个在当前信息爆炸时代极具价值的话题：如何利用图数据库的强大关系建模能力与大型语言模型（LLM）的卓越文本理解和生成能力，共同解决一个核心挑战——提升LLM的全局摘要能力。我们将深入解析 ‘GraphRAG’ 这一新兴范式，并重点关注如何结合 Neo4j 与 LangChain 这两个强大的工具，通过关系路径来增强LLM的上下文理解深度，从而实现更精准、更全面的全局摘要。

1. 传统 RAG 的局限性与全局摘要的挑战

在深入 GraphRAG 之前，我们首先回顾一下当前 LLM 应用中非常流行的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模式。RAG 的核心思想是通过外部检索器为 LLM 提供相关事实信息，以减少幻觉并提高生成内容的准确性。其基本流程是：用户提出查询 -> 检索器从知识库中获取相关文档片段 -> LLM 结合查询和文档片段生成回答。

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RAG 的优势显而易见：

  • 减少幻觉： LLM 基于真实数据而非内部训练记忆生成。
  • 实时性： 知识库可随时更新，无需重新训练 LLM。
  • 可解释性： 可以追踪到 LLM 生成内容所依据的原始资料。
  • 处理长文本： 通过检索相关片段，规避 LLM 上下文窗口限制。

然而，当面对需要全局摘要的复杂任务时，传统 RAG 的局限性便凸显出来。全局摘要不仅仅是对某个特定问题或一小段文本的概括，它要求 LLM 能够：

  1. 理解文档集合中的宏观主题和趋势。
  2. 识别不同实体、事件、概念之间的深层关联和因果关系。
  3. 整合分散在多个文档中的信息，形成一个连贯、全面的视图。
  4. 在海量信息中，筛选出最关键、最具代表性的关系和路径。

传统 RAG 通常基于向量相似度检索文档片段。这种方法在局部问答或信息提取方面表现出色，但对于全局摘要，它面临着所谓的“信息孤岛”问题和“上下文窗口瓶颈”：

  • 信息孤岛： 文档被切分成独立的块进行嵌入和检索。虽然块之间可能存在语义关联，但它们显式的结构化关系（如因果、从属、包含等）却丢失了。LLM 接收到的往往是一系列看似相关但缺乏内在结构连接的文本片段，难以自行构建出全局的关系网络。
  • 上下文窗口瓶颈： 即使检索到的片段都相关，如果需要进行全局摘要，往往需要将大量片段放入 LLM 的上下文窗口。这不仅受限于 LLM 的上下文长度，也容易导致“大海捞针”问题，即 LLM 在大量冗余信息中难以高效识别出真正关键的信息和关系。

想象一下，你有一万份关于一家公司多年发展历程的报告。传统 RAG 也许能回答“2022年销售额是多少？”或“CEO的继任者是谁？”，因为它能检索到包含这些信息的特定片段。但如果问题是“请总结该公司从成立至今，其核心战略的演变路径及其背后的主要驱动因素和关联事件”，传统 RAG 就显得力不从心了。它需要 LLM 在没有明确指示下，自行跨越多个文档，理解不同事件、人物、决策之间的复杂时间线和因果链。这正是 GraphRAG 旨在解决的核心痛点。

2. 图数据库 (Neo4j) 在知识表示中的核心价值

为了克服传统 RAG 的局限，尤其是为了捕捉信息之间的深层关系，我们将目光投向了图数据库。图数据库以其独特的节点（Nodes）、关系（Relationships）和属性（Properties）结构，天然适合表示和查询高度互联的数据。在众多图数据库中，Neo4j 作为领导者，提供了强大的 Cypher 查询语言和成熟的生态系统，成为我们构建 GraphRAG 的理想选择。

为什么图数据库对于全局摘要如此关键？

  1. 显式关系建模： 传统关系数据库或文档数据库难以直接表达复杂的多对多关系和多跳连接。图数据库则将关系视为一等公民，允许我们明确地定义实体间的联系类型（如 WORKS_FOR, CAUSED_BY, MENTIONS, PART_OF 等），并为这些关系添加属性（如时间、强度）。
  2. 捕获全局结构： 通过节点和关系的连接，图数据库能够构建起一个庞大的知识网络，清晰地展示信息是如何互联互通的。这种全局结构是传统 RAG 缺失的。
  3. 强大的路径查询能力： Cypher 等图查询语言能够高效地发现实体之间的任意长度路径。例如，我们可以查询“从事件A到事件B之间，有哪些关键人物和决策链？”或者“影响C的直接和间接因素有哪些？”。这些路径正是构成全局摘要的关键骨架。
  4. 上下文的丰富性： 一个节点不仅包含自身的属性，其周围的邻居节点和关系也构成了其丰富的上下文。当LLM需要理解一个概念时，我们可以提供其在知识图谱中的局部图结构，而非仅仅是其文本描述。
  5. 支持高级图算法： Neo4j 内置了图算法库（Graph Data Science Library），可以执行 PageRank、社区检测、最短路径等算法，帮助我们发现图中的重要节点、关键路径或潜在的社区结构，这些都可以作为摘要的线索或权重。

Neo4j 的基本概念：

  • 节点 (Nodes)： 代表实体，如人物、组织、事件、概念、文档片段等。
    • 标签 (Labels)： 对节点进行分类，一个节点可以有多个标签（如 Person, Employee）。
    • 属性 (Properties)： 存储节点的键值对信息（如 name: 'Alice', birth_date: '1980-01-01'）。
  • 关系 (Relationships)： 连接节点，表示节点之间的联系。
    • 类型 (Types)： 描述关系的种类（如 WORKS_FOR, OWNS, CAUSED_BY）。
    • 方向 (Direction)： 关系通常是有方向的（A -> B），但也可以视为无方向。
    • 属性 (Properties)： 存储关系的键值对信息（如 start_date: '2010-03-15', strength: 0.8）。

Cypher 示例：

一个简单的 Cypher 查询，创建两个节点和它们之间的关系：

CREATE (alice:Person {name: 'Alice'})
CREATE (bob:Person {name: 'Bob'})
CREATE (company:Organization {name: 'Acme Corp'})
CREATE (alice)-[:WORKS_FOR {since: 2018}]->(company)
CREATE (bob)-[:WORKS_FOR {since: 2020}]->(company)
RETURN alice, bob, company

查询在 Acme Corp 工作的员工：

MATCH (p:Person)-[:WORKS_FOR]->(o:Organization {name: 'Acme Corp'})
RETURN p.name AS EmployeeName

查询所有两跳内的关系路径：

MATCH (n)-[r*1..2]-(m)
RETURN n, r, m
LIMIT 10

通过将非结构化文本转化为结构化的知识图谱，我们为 LLM 提供了一个更高层级的、语义丰富的上下文，使其能够超越文本表面的相似性，理解数据背后真正的关联逻辑。

3. LangChain 在知识提取与生成中的协调作用

LangChain 是一个强大的框架，旨在简化 LLM 应用程序的开发。它提供了一系列模块，用于连接 LLM 与各种外部数据源、工具，并构建复杂的链式（Chain）或代理（Agent）工作流。在 GraphRAG 范式中，LangChain 扮演着至关重要的协调者角色，它将 LLM 的文本处理能力与 Neo4j 的图数据管理能力无缝结合起来。

LangChain 的核心作用：

  1. 抽象 LLM 交互： LangChain 提供了统一的接口来与不同的 LLM（如 OpenAI, Anthropic, Google Gemini 等）进行交互，并管理提示词（Prompt）、模型参数等。
  2. 数据连接器： 提供了丰富的文档加载器（Document Loaders）来从各种源（PDF, Web, Database）加载数据，以及与向量数据库、图数据库的集成。
  3. 链 (Chains) 与代理 (Agents)：
    • 链： 定义了一系列按特定顺序执行的步骤，例如：加载数据 -> 提取实体 -> 存储到图数据库。
    • 代理： 赋予 LLM 使用工具的能力，LLM 可以根据输入动态决定使用哪个工具（如执行 Cypher 查询、进行文本摘要）来完成任务。
  4. 检索器 (Retrievers)： 允许我们从外部知识库中检索相关信息。LangChain 提供了多种检索器类型，包括与图数据库集成的检索器。
  5. 输出解析器 (Output Parsers)： 将 LLM 生成的非结构化文本输出解析成结构化的数据格式（如 JSON, Pydantic 对象），便于后续处理或存储到图数据库。

在 GraphRAG 中，LangChain 将贯穿整个流程：从初始的文档加载和切分，到利用 LLM 进行实体和关系提取，再到将这些结构化信息写入 Neo4j，以及最终从 Neo4j 检索图上下文并引导 LLM 进行摘要生成。它如同一个智能的瑞士军刀，将各种复杂的任务模块化，并提供流畅的衔接。

4. GraphRAG 架构：增强全局摘要能力

GraphRAG 的核心思想是利用图数据库的结构化上下文来增强 LLM 的理解和生成能力。其架构可以划分为三个主要阶段：知识图谱构建、图增强检索和LLM 驱动的全局摘要。

4.1 阶段一：知识图谱构建 (Ingestion Pipeline)

这个阶段的目标是将非结构化或半结构化的原始数据转化为 Neo4j 中的结构化知识图谱。这是 GraphRAG 的基石。

4.1.1 数据源与文档加载

我们从各种数据源获取原始文档，例如企业内部报告、新闻文章、研究论文、会议记录等。LangChain 的 DocumentLoader 可以帮助我们加载这些数据。

# 假设我们有一些文本文件作为数据源
# pip install langchain docx2txt pypdf
from langchain_community.document_loaders import TextLoader, PyPDFLoader, Docx2txtLoader
from langchain_core.documents import Document

def load_documents(file_paths):
    documents = []
    for path in file_paths:
        if path.endswith('.txt'):
            loader = TextLoader(path)
        elif path.endswith('.pdf'):
            loader = PyPDFLoader(path)
        elif path.endswith('.docx'):
            loader = Docx2txtLoader(path)
        else:
            print(f"Unsupported file type for {path}")
            continue
        documents.extend(loader.load())
    return documents

# 示例：加载一个txt文件
# with open("example_doc.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
#     f.write("Alice works for Acme Corp. She is a project manager. Bob is also an employee at Acme Corp, working as a software engineer. Alice and Bob collaborated on Project Phoenix in 2023. Project Phoenix aimed to develop a new AI product. The product launch was successful due to their joint efforts.")
# docs = load_documents(["example_doc.txt"])
# print(f"Loaded {len(docs)} documents.")
# print(docs[0].page_content[:100])

4.1.2 文档切分 (Chunking)

原始文档通常很长，不适合直接喂给 LLM 进行实体和关系提取。我们需要将其切分成更小的、有意义的块（Chunks）。Chunking 策略至关重要，它影响着提取的质量和图谱的粒度。

  • 固定大小切分： 最简单，但可能切断语义。
  • 递归字符切分： 基于字符、单词、句子、段落等递归切分，尽量保持语义完整性。
  • 语义切分： 利用嵌入模型找到语义边界进行切分。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def chunk_documents(documents):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=150,
        length_function=len,
        is_separator_regex=False,
    )
    chunks = text_splitter.split_documents(documents)
    return chunks

# chunks = chunk_documents(docs)
# print(f"Split into {len(chunks)} chunks.")
# print(chunks[0].page_content)

4.1.3 实体提取 (Entity Extraction)

对于每个文档块，我们使用 LLM 提取关键实体。这些实体将成为图谱中的节点。为了确保输出的结构化和一致性，我们通常会使用 PydanticOutputParser 来定义期望的输出格式。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from typing import List, Optional

# 定义实体模型
class Entity(BaseModel):
    name: str = Field(description="The name of the entity.")
    type: str = Field(description="The type of the entity (e.g., Person, Organization, Project, Product, Event, Date, Concept).")
    description: Optional[str] = Field(default=None, description="A brief description of the entity.")

class Entities(BaseModel):
    entities: List[Entity] = Field(description="List of extracted entities.")

# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0) # 建议使用更强大的模型如 GPT-4, Claude 3 Opus

# 构建实体提取的提示词
entity_extraction_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are an expert in information extraction. Extract all distinct entities from the provided text. Categorize them into types like Person, Organization, Project, Product, Event, Date, Concept. Provide a brief description for each entity."),
    ("human", "Text: {text}nn{format_instructions}")
])

# 创建输出解析器
entity_parser = Entities()
parser_instructions = entity_parser.get_format_instructions()

# 创建提取链
entity_extraction_chain = entity_extraction_prompt | llm | entity_parser

# 示例：实体提取
# sample_text = "Alice works for Acme Corp. She is a project manager. Bob is also an employee at Acme Corp, working as a software engineer. Alice and Bob collaborated on Project Phoenix in 2023. Project Phoenix aimed to develop a new AI product. The product launch was successful due to their joint efforts."
# extracted_entities = entity_extraction_chain.invoke({"text": sample_text, "format_instructions": parser_instructions})
# print("Extracted Entities:")
# for ent in extracted_entities.entities:
#     print(f"  - Name: {ent.name}, Type: {ent.type}, Description: {ent.description}")

4.1.4 关系提取 (Relationship Extraction)

实体是图谱的节点，关系则是连接这些节点的边。关系提取是构建高质量知识图谱的关键步骤。我们需要 LLM 识别实体之间的具体联系，并定义关系的类型。

# 定义关系模型
class Relationship(BaseModel):
    source_name: str = Field(description="The name of the source entity.")
    source_type: str = Field(description="The type of the source entity.")
    target_name: str = Field(description="The name of the target entity.")
    target_type: str = Field(description="The type of the target entity.")
    type: str = Field(description="The type of the relationship (e.g., WORKS_FOR, COLLABORATED_ON, PART_OF, CAUSES, MENTIONS, DEVELOPED, LAUNCHED_IN). Use uppercase and underscores.")
    description: Optional[str] = Field(default=None, description="A brief description of the relationship.")

class Relationships(BaseModel):
    relationships: List[Relationship] = Field(description="List of extracted relationships.")

# 构建关系提取的提示词
relationship_extraction_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are an expert in information extraction. Extract all distinct relationships between entities mentioned in the text. For each relationship, identify the source entity, target entity, and the relationship type. Provide a brief description if applicable. Focus on factual, explicit relationships."),
    ("human", "Text: {text}nn{format_instructions}")
])

# 创建输出解析器
relationship_parser = Relationships()
parser_instructions_rel = relationship_parser.get_format_instructions()

# 创建提取链
relationship_extraction_chain = relationship_extraction_prompt | llm | relationship_parser

# 示例：关系提取
# extracted_relationships = relationship_extraction_chain.invoke({"text": sample_text, "format_instructions": parser_instructions_rel})
# print("nExtracted Relationships:")
# for rel in extracted_relationships.relationships:
#     print(f"  - {rel.source_name} ({rel.source_type}) -[{rel.type}]-> {rel.target_name} ({rel.target_type})")

4.1.5 图谱填充 (Neo4j Population)

现在，我们有了结构化的实体和关系数据，可以将它们写入 Neo4j 数据库。LangChain 提供了 Neo4jGraph 类，可以简化与 Neo4j 的交互。

# pip install neo4j langchain-community
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
import os

# 连接 Neo4j
# 确保你的 Neo4j 实例正在运行，例如通过 Docker
# docker run --name neo4j-graphrag -p 7687:7687 -p 7474:7474 -e NEO4J_AUTH=neo4j/password -e NEO4J_db_name=neo4j --env NEO4J_PLUGINS='["apoc", "graph-data-science"]' neo4j:5.20.0
# 或者使用 AuraDB (云服务)

# 设置环境变量，或者直接在代码中提供凭据
# os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
# os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
# os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"

# graph = Neo4jGraph() # 默认从环境变量加载

# 实际使用时，更严谨的做法是直接传入参数，并处理连接错误
try:
    graph = Neo4jGraph(
        url=os.getenv("NEO4J_URI", "bolt://localhost:7687"),
        username=os.getenv("NEO4J_USERNAME", "neo4j"),
        password=os.getenv("NEO4J_PASSWORD", "password")
    )
    graph.refresh_schema() # 刷新 schema 以便 LangChain 知道图谱结构
    print("Successfully connected to Neo4j.")
except Exception as e:
    print(f"Failed to connect to Neo4j: {e}")
    graph = None # 设置为 None 以避免后续操作报错

if graph:
    def add_to_neo4j(entities: List[Entity], relationships: List[Relationship], source_chunk_id: str):
        with graph.driver.session() as session:
            # 添加节点
            for entity in entities:
                # 使用 MERGE 确保幂等性：如果节点不存在则创建，存在则不操作
                # 假设实体名称是唯一的标识符，但真实世界中可能需要更复杂的唯一键
                session.run(f"""
                    MERGE (e:{entity.type} {{name: $name}})
                    SET e.description = $description,
                        e.source_chunk_ids = CASE WHEN e.source_chunk_ids IS NULL THEN [$chunk_id] ELSE e.source_chunk_ids + $chunk_id END
                    RETURN e
                """, name=entity.name, description=entity.description, chunk_id=source_chunk_id)

            # 添加关系
            for rel in relationships:
                # 同样使用 MERGE 确保幂等性
                session.run(f"""
                    MATCH (source:{rel.source_type} {{name: $source_name}})
                    MATCH (target:{rel.target_type} {{name: $target_name}})
                    MERGE (source)-[r:{rel.type}]->(target)
                    SET r.description = $description,
                        r.source_chunk_ids = CASE WHEN r.source_chunk_ids IS NULL THEN [$chunk_id] ELSE r.source_chunk_ids + $chunk_id END
                    RETURN r
                """, source_name=rel.source_name, source_type=rel.source_type,
                    target_name=rel.target_name, target_type=rel.target_type,
                    type=rel.type, description=rel.description, chunk_id=source_chunk_id)
        print(f"Added {len(entities)} entities and {len(relationships)} relationships to Neo4j from chunk {source_chunk_id}.")

    # 完整的数据摄入管道
    def ingest_data_pipeline(file_paths: List[str]):
        documents = load_documents(file_paths)
        chunks = chunk_documents(documents)

        all_extracted_entities = []
        all_extracted_relationships = []

        for i, chunk in enumerate(chunks):
            chunk_id = f"chunk_{i}"
            print(f"nProcessing chunk {chunk_id}...")

            # 实体提取
            entities_result = entity_extraction_chain.invoke({"text": chunk.page_content, "format_instructions": parser_instructions})
            all_extracted_entities.extend(entities_result.entities)

            # 关系提取
            relationships_result = relationship_extraction_chain.invoke({"text": chunk.page_content, "format_instructions": parser_instructions_rel})
            all_extracted_relationships.extend(relationships_result.relationships)

            # 存储到 Neo4j
            add_to_neo4j(entities_result.entities, relationships_result.relationships, chunk_id)

        print("nIngestion pipeline complete.")
        return all_extracted_entities, all_extracted_relationships

    # 运行摄入管道 (取消注释以实际运行)
    # with open("company_reports.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    #     f.write("Alice works for Acme Corp as a project manager. She joined in 2018. Bob is a software engineer at Acme Corp, started in 2020. Alice and Bob collaborated on Project Phoenix in 2023. Project Phoenix was a critical initiative for developing a new AI product. The product was successfully launched in Q4 2023. Acme Corp is a tech company founded in 2005. Its main competitor is Global Innovations Inc. Global Innovations Inc. acquired Startup X in 2022. Startup X developed a similar AI product which failed due to market saturation. This acquisition was a strategic move by Global Innovations Inc. to expand its market share. Project Phoenix's success was partly due to learning from Startup X's failures.")
    # entities, relationships = ingest_data_pipeline(["company_reports.txt"])

4.1.6 嵌入生成 (可选但推荐)

为了支持混合检索（语义相似度 + 结构化关系），我们可以为图中的节点（或甚至关系）生成嵌入。这些嵌入可以存储在 Neo4j 的向量索引中，或单独的向量数据库中。

# 这部分通常会使用 GDS (Graph Data Science) 库或自定义逻辑
# 例如，可以使用 OpenAI 的嵌入模型为每个节点的描述生成嵌入
# 然后将这些嵌入作为节点属性存储，并创建向量索引

# 示例：为节点生成嵌入并存储
# from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# embeddings_model = OpenAIEmbeddings()

# def generate_node_embeddings(graph_db: Neo4jGraph):
#     with graph_db.driver.session() as session:
#         # 获取所有节点的名称和类型，以及其描述
#         nodes_to_embed = session.run("""
#             MATCH (n) WHERE n.description IS NOT NULL
#             RETURN id(n) AS nodeId, labels(n) AS labels, n.name AS name, n.description AS description
#         """).data()

#         for node_data in nodes_to_embed:
#             text_to_embed = f"{node_data['name']} ({', '.join(node_data['labels'])}): {node_data['description']}"
#             embedding = embeddings_model.embed_query(text_to_embed)
#             session.run("""
#                 MATCH (n) WHERE id(n) = $nodeId
#                 SET n.embedding = $embedding
#             """, nodeId=node_data['nodeId'], embedding=embedding)
#     print("Generated and stored embeddings for nodes.")

# if graph:
#     generate_node_embeddings(graph)
    # graph.query("""
    #     CREATE VECTOR INDEX node_embeddings IF NOT EXISTS FOR (n) ON (n.embedding) OPTIONS {
    #         indexConfig: {
    #             `vector.dimensions`: 1536,
    #             `vector.similarity_function`: 'cosine'
    #         }
    #     }
    # """)

4.2 阶段二：图增强检索 (Graph-Augmented Retrieval)

当用户提出一个全局摘要的查询时，我们不再仅仅进行向量相似度检索。相反，我们利用知识图谱的结构，通过图遍历和路径发现来获取更丰富、更具关联性的上下文。

4.2.1 用户查询解析与初始实体识别

首先，LLM 可以帮助我们从用户的查询中识别出关键实体或概念。这有助于我们定位图谱中的起始点。

# 复用实体提取链，但用于查询
query_entity_extraction_chain = entity_extraction_prompt | llm | entity_parser

def extract_query_entities(query: str) -> List[Entity]:
    result = query_entity_extraction_chain.invoke({"text": query, "format_instructions": parser_instructions})
    return result.entities

# query_entities = extract_query_entities("Summarize the strategic moves of Acme Corp related to its AI product development and its competition.")
# print(f"Extracted entities from query: {[e.name for e in query_entities]}")

4.2.2 图遍历与路径发现

这是 GraphRAG 的核心。我们根据用户查询中提取的实体，在 Neo4j 中进行多跳图遍历，发现与这些实体相关的关键路径、子图或社区。

策略示例：

  1. 直接邻居检索： 获取与查询实体直接相连的所有节点和关系。
  2. 多跳路径检索： 发现查询实体之间或查询实体与相关概念之间的多跳路径（例如，2跳或3跳）。这对于发现间接因果链或关联事件非常有用。
  3. 基于图算法的检索：
    • PageRank/Centrality： 识别图中的重要节点，优先检索这些节点及其周围的上下文。
    • 社区检测： 识别与查询主题相关的知识社区。
    • 最短路径： 找到两个实体间的最短连接路径。
# LangChain 的 Neo4jGraph 提供了执行 Cypher 查询的接口
# 或者使用其内置的 retriever，但对于复杂路径，直接写 Cypher 更灵活

def retrieve_graph_context(graph_db: Neo4jGraph, query_entities: List[Entity], max_hops: int = 2) -> str:
    if not graph_db:
        return "No graph database connection."

    # 构建 Cypher 查询，以查询实体为中心进行多跳遍历
    # 这里的逻辑可以非常复杂，根据实际需求定制
    # 示例：从查询实体开始，获取最多 max_hops 的路径

    # 收集查询实体名称
    entity_names = [e.name for e in query_entities]
    if not entity_names:
        return "No specific entities found in query to retrieve graph context."

    # Cypher 查询字符串构建
    # 1. 找到所有与查询实体匹配的节点
    # 2. 从这些节点出发，进行多跳遍历
    # 3. 收集所有遍历到的节点和关系

    # 注意：为了避免Cypher注入，实际应用中应使用参数化查询
    # 这里为了演示方便，直接拼接，但请勿在生产环境直接使用用户输入拼接Cypher

    cypher_query = f"""
    MATCH (startNode)
    WHERE startNode.name IN {entity_names}
    CALL apoc.path.expandConfig(startNode, {{
        maxLevel: {max_hops},
        relationshipFilter: '.*>', // 遍历所有关系类型，只关注出向关系
        bfs: true, // 使用广度优先搜索
        uniqueness: 'NODE_PATH' // 确保路径中节点和关系是唯一的
    }}) YIELD path
    WITH collect(DISTINCT path) AS paths
    UNWIND paths AS p
    UNWIND nodes(p) AS node
    UNWIND relationships(p) AS rel
    RETURN DISTINCT node, rel
    """

    results = graph_db.query(cypher_query)

    # 将图数据转换为 LLM 易于理解的文本格式 (例如，三元组或描述性语句)
    context_statements = []
    nodes_processed = set()
    relationships_processed = set()

    for record in results:
        node = record.get('node')
        rel = record.get('rel')

        if node and node.id not in nodes_processed:
            labels = ":".join(node.labels)
            props = ", ".join([f"{k}: '{v}'" for k, v in node.properties.items() if k != 'embedding' and k != 'source_chunk_ids'])
            context_statements.append(f"Entity: {node['name']} (Type: {labels}, Properties: {{{props}}}).")
            nodes_processed.add(node.id)

        if rel and rel.id not in relationships_processed:
            start_node_name = rel.start_node['name']
            end_node_name = rel.end_node['name']
            rel_type = rel.type
            rel_props = ", ".join([f"{k}: '{v}'" for k, v in rel.properties.items() if k != 'embedding' and k != 'source_chunk_ids'])
            context_statements.append(f"Relationship: {start_node_name} -[{rel_type} {{{rel_props}}}]-> {end_node_name}.")
            relationships_processed.add(rel.id)

    # 如果没有找到任何图上下文，可以回退到传统的向量检索或返回提示
    if not context_statements:
        return "No relevant graph context found for the given entities."

    return "n".join(context_statements)

# 示例：检索图上下文
# if graph:
#     query_entities = extract_query_entities("Summarize Acme Corp's AI product strategy and its competitive landscape.")
#     graph_context = retrieve_graph_context(graph, query_entities, max_hops=2)
#     print("nRetrieved Graph Context:")
#     print(graph_context)

4.2.3 混合检索 (Advanced)

更复杂的场景可以结合向量检索和图检索。例如：

  1. 首先进行向量检索： 找到语义上最相似的文档块。
  2. 然后进行图检索： 以这些文档块中提取的实体为起点，在图谱中进行遍历，发现其结构化上下文。
  3. 合并并去重： 将两者结果合并，去除冗余，形成最终的增强上下文。

4.3 阶段三：LLM 驱动的全局摘要

现在我们有了经过图增强的、结构化的上下文，而不是一堆散乱的文本块。这个上下文包含了实体之间的明确关系和路径，为 LLM 提供了更丰富的语义信息和结构提示。

4.3.1 提示工程 (Prompt Engineering) for Summarization

为 LLM 设计一个有效的提示词是关键。提示词应该引导 LLM：

  1. 利用提供的图谱上下文： 明确告知 LLM 这些是结构化的关系信息。
  2. 识别核心主题和实体： 从图谱中提取关键信息。
  3. 分析关系和路径： 尤其关注因果、时间、从属等关系。
  4. 生成连贯的、全面的、高层次的摘要： 不仅仅是罗列事实，而是要进行综合和提炼。
summarization_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """You are an expert summarizer. Your task is to generate a comprehensive, high-level global summary based on the provided graph knowledge context and user query.

    Focus on:
    - Identifying the main entities and their roles.
    - Analyzing key relationships and paths, especially causal, temporal, or hierarchical connections.
    - Synthesizing information across different entities and relationships to provide a holistic view.
    - Do not just list facts; provide insights into trends, motivations, and overall narrative.
    - Ensure the summary directly addresses the user's query while leveraging the structured information in the graph context.
    - If the context is insufficient, state that rather than hallucinating.

    Graph Knowledge Context:
    {graph_context}
    """),
    ("human", "User Query: {query}")
])

# 创建摘要链
summarization_chain = summarization_prompt | llm

def generate_global_summary(query: str, graph_context: str) -> str:
    if not graph_context or graph_context == "No graph database connection." or graph_context == "No specific entities found in query to retrieve graph context." or graph_context == "No relevant graph context found for the given entities.":
        return f"Cannot generate summary: {graph_context}"

    summary_result = summarization_chain.invoke({"query": query, "graph_context": graph_context})
    return summary_result.content

# 示例：生成全局摘要
# if graph:
#     user_query = "Summarize Acme Corp's AI product strategy, its development history (e.g., Project Phoenix), and how it positioned itself against competitors like Global Innovations Inc., including any lessons learned from past failures in the market."
#     query_entities = extract_query_entities(user_query)
#     retrieved_graph_context = retrieve_graph_context(graph, query_entities, max_hops=3) # 增加跳数以获取更广阔的上下文
#     
#     if retrieved_graph_context:
#         global_summary = generate_global_summary(user_query, retrieved_graph_context)
#         print("n--- GLOBAL SUMMARY ---")
#         print(global_summary)
#     else:
#         print("Could not retrieve sufficient graph context for summarization.")

4.3.2 迭代摘要与提炼 (Advanced)

对于极其庞大和复杂的知识图谱，一次性生成全局摘要可能依然困难。可以采用迭代策略：

  1. 局部摘要： 将大图拆分成若干子图或主题社区，对每个子图进行局部摘要。
  2. 摘要的摘要： 将这些局部摘要作为新的输入，再进行一轮摘要，逐步提升抽象层次。
  3. 批判与修正： 使用另一个 LLM 作为“批评者”，检查生成的摘要是否与原始图谱上下文一致，并提出修改意见，然后由主 LLM 进行修正。

5. 实践中的挑战与高级考量

GraphRAG 并非银弹，其实现过程中会遇到一些挑战，并需要考虑一些高级优化。

5.1 知识图谱 Schema 设计

一个良好设计的图谱 Schema 是 GraphRAG 成功的基石。它定义了节点的标签、属性，以及关系的类型和方向。设计时需要：

  • 明确实体类型： 哪些是核心实体？如何分类？
  • 定义关系语义： 关系类型应清晰、具有业务含义，避免模糊的 RELATES_TO。
  • 粒度适中： 实体和关系的粒度不宜过粗或过细。
  • 可扩展性： 考虑未来可能增加的实体和关系类型。

5.2 数据质量与 LLM 提取的准确性

LLM 在实体和关系提取方面的性能受限于模型能力和提示词质量。低质量的提取会导致知识图谱的噪声和不准确，进而影响最终摘要的质量。

  • Few-shot Learning： 为 LLM 提供少量高质量的示例，以指导其提取。
  • 后处理与去重： 对 LLM 提取的结果进行人工或规则化的后处理，纠正错误、合并重复实体。
  • 迭代优化： 根据图谱构建和摘要结果，持续优化提取的提示词和模型。

5.3 扩展性与性能

当数据量和图谱规模变得巨大时，性能会成为瓶颈。

  • Neo4j 优化： 合理的索引（节点属性索引、关系类型索引），调整 JVM 内存，集群部署。
  • Cypher 查询优化： 编写高效的 Cypher 查询，避免全图遍历，限制路径长度。
  • LLM 调用成本和延迟： 批量处理 LLM 调用，缓存常用提取结果，选择成本效益高的模型。

5.4 动态图谱更新与时效性

真实世界的知识是不断变化的。如何高效地更新知识图谱，并确保 LLM 摘要基于最新信息，是一个复杂问题。

  • 增量更新机制： 识别新文档、修改文档，只更新受影响的图谱部分。
  • 版本控制： 为节点和关系添加时间戳或版本号，支持时间回溯查询。

5.5 幻觉与可解释性

尽管 GraphRAG 旨在减少幻觉，但 LLM 仍可能在生成摘要时引入错误或不准确的信息。

  • 引用机制： 在摘要中包含对原始文档片段或图谱路径的引用，增强可解释性。
  • 人工审核： 对于关键摘要，进行人工审核。
  • 置信度评估： 尝试评估 LLM 生成摘要的置信度。

5.6 安全与访问控制

知识图谱中可能包含敏感信息。需要确保只有授权用户才能访问特定数据或生成特定摘要。Neo4j 提供了细粒度的访问控制功能。

6. 展望未来：GraphRAG 的发展方向

GraphRAG 代表了 RAG 范式向更深层次语义理解和结构化知识利用的演进。它的未来发展将可能集中在以下几个方面：

  • 更智能的图谱构建： 自动化 Schema 推断、多模态信息（图像、视频）的图谱化。
  • 自适应的图检索： 根据用户查询的复杂度和意图，动态调整图遍历策略和深度。
  • 多代理协作： 不同的 LLM 代理专注于图谱的不同方面（如一个负责关系推理，一个负责文本生成），共同完成摘要任务。
  • 与高级图算法的深度融合： 将更复杂的图算法（如知识图谱嵌入、图神经网络）直接融入检索和生成过程，以发现更隐蔽的模式。
  • 实时交互式摘要： 允许用户通过与摘要进行交互，下钻到图谱中的特定路径或实体，以获取更详细的信息。

通过 GraphRAG，我们不仅仅是给 LLM 提供“更多的”文本，更是提供了“更结构化、更具关联性”的知识。这种范式转变使得 LLM 能够更好地理解复杂信息之间的内在逻辑，从而生成真正具有全局视野和深刻洞察的摘要。

结语

我们今天深入探讨了 GraphRAG 的核心理念、技术栈以及实现细节。通过将 Neo4j 的强大图建模能力与 LangChain 和 LLM 的智能文本处理能力相结合，我们为解决传统 RAG 在全局摘要方面的挑战提供了一条富有前景的路径。这不仅提升了 LLM 理解复杂信息的能力，也为我们构建更智能、更具洞察力的 AI 应用打开了新的大门。

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