使用Langchain构建知识图谱问答系统
欢迎来到今天的讲座 🎤
大家好！欢迎来到今天的讲座，今天我们要聊的是如何使用 Langchain 构建一个基于知识图谱的问答系统。如果你对自然语言处理（NLP）和知识图谱感兴趣，那么你来对地方了！我们不仅会探讨理论，还会动手写代码，一步步带你构建一个可以回答复杂问题的智能系统。
什么是Langchain？🧐
Langchain 是一个强大的框架，它可以帮助我们轻松地将语言模型与外部数据源（如知识图谱、数据库等）结合在一起。通过 Langchain，我们可以让语言模型不仅仅依赖于其内部的训练数据，还可以从外部获取实时或结构化的信息，从而提升问答系统的准确性和灵活性。
简单来说，Langchain 让我们的 AI 系统变得更加“聪明”，因为它可以从外部世界获取更多信息，而不仅仅是依赖于预训练的数据。
为什么选择知识图谱？🤔
知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义网络，它以节点和边的形式表示实体及其之间的关系。相比于传统的文本数据，知识图谱能够更直观地表达复杂的概念和关系。例如，你可以用知识图谱来表示电影中的角色、演员、导演之间的关系，或者表示公司、产品、市场之间的联系。
对于问答系统来说，知识图谱的好处是显而易见的：它可以帮助我们更好地理解问题的背景，并提供更加精确的答案。比如，当用户问“谁是《复仇者联盟》的导演？”时，知识图谱可以直接指向相关的实体（如“乔斯·韦登”），而不需要依赖于模糊的文本匹配。
我们的目标 🎯
在这次讲座中，我们将构建一个简单的问答系统，它可以根据用户的问题从知识图谱中提取相关信息并给出答案。具体来说，我们会：
- 创建一个知识图谱，包含一些基础的实体和关系。
- 集成 Langchain，将知识图谱与语言模型结合起来。
- 实现问答功能，让用户可以通过自然语言提问，系统会从知识图谱中查找答案。
听起来很有趣吧？那我们开始吧！
第一步：创建知识图谱 🧩
在构建问答系统之前，我们需要先有一个知识图谱。知识图谱通常由三部分组成：
- 实体（Entities）：代表具体的对象，如人、地点、组织等。
- 属性（Attributes）：描述实体的特征，如人的年龄、公司的成立年份等。
- 关系（Relationships）：表示实体之间的关联，如“某人是某公司的CEO”。
为了简化问题，我们假设我们要构建一个关于电影的知识图谱。我们将创建以下几个实体和关系：
| 实体类型 | 实体名称 | 属性/关系 |
|---|---|---|
| 电影 | 复仇者联盟 | 导演: 乔斯·韦登 |
| 电影 | 钢铁侠 | 导演: 乔恩·费儒 |
| 演员 | 小罗伯特·唐尼 | 出演: 钢铁侠, 复仇者联盟 |
| 演员 | 斯嘉丽·约翰逊 | 出演: 复仇者联盟 |
| 导演 | 乔斯·韦登 | 导演: 复仇者联盟 |
| 导演 | 乔恩·费儒 | 导演: 钢铁侠 |
我们可以使用 Python 的 rdflib 库来创建这个简单的知识图谱。rdflib 是一个用于操作 RDF（资源描述框架）的库，RDF 是一种常用的表示知识图谱的标准格式。
from rdflib import Graph, URIRef, Literal, Namespace
from rdflib.namespace import RDF
# 创建一个空的知识图谱
g = Graph()
# 定义命名空间
movie_ns = Namespace("http://example.org/movie/")
person_ns = Namespace("http://example.org/person/")
# 添加电影实体
g.add((movie_ns['Avengers'], RDF.type, Literal('Movie')))
g.add((movie_ns['IronMan'], RDF.type, Literal('Movie')))
# 添加导演实体
g.add((person_ns['JossWhedon'], RDF.type, Literal('Director')))
g.add((person_ns['JonFavreau'], RDF.type, Literal('Director')))
# 添加演员实体
g.add((person_ns['RobertDowneyJr'], RDF.type, Literal('Actor')))
g.add((person_ns['ScarlettJohansson'], RDF.type, Literal('Actor')))
# 添加关系
g.add((movie_ns['Avengers'], movie_ns['director'], person_ns['JossWhedon']))
g.add((movie_ns['IronMan'], movie_ns['director'], person_ns['JonFavreau']))
g.add((person_ns['RobertDowneyJr'], movie_ns['actedIn'], movie_ns['IronMan']))
g.add((person_ns['RobertDowneyJr'], movie_ns['actedIn'], movie_ns['Avengers']))
g.add((person_ns['ScarlettJohansson'], movie_ns['actedIn'], movie_ns['Avengers']))
# 打印知识图谱的内容
for s, p, o in g:
print(f"{s} {p} {o}")这段代码创建了一个简单的知识图谱，包含了两部电影、两位导演和两位演员之间的关系。你可以根据需要扩展这个图谱，添加更多的实体和关系。
第二步：集成 Langchain 🛠️
现在我们有了一个知识图谱，接下来要做的就是将其与 Langchain 结合起来。Langchain 提供了多种方式来连接语言模型和外部数据源，今天我们使用的是 RetrievalQA 模式。这种模式允许我们从知识图谱中检索相关信息，并将其传递给语言模型进行处理。
首先，我们需要安装 Langchain 和其他依赖项：
pip install langchain transformers torch接下来，我们将使用 Hugging Face 的 transformers 库来加载一个预训练的语言模型。为了简化问题，我们选择使用 distilbert-base-uncased，这是一个轻量级的 BERT 模型，适合快速实验。
from langchain import LangChain
from langchain.retrievers import RDFRetriever
from transformers import pipeline
# 加载预训练的语言模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-uncased")
# 创建一个 RDF 检索器，用于从知识图谱中检索信息
retriever = RDFRetriever(graph=g)
# 初始化 Langchain
langchain = LangChain(
retriever=retriever,
qa_model=qa_pipeline
)在这里，我们创建了一个 RDFRetriever，它可以从我们之前构建的知识图谱中检索相关信息。然后，我们将这个检索器与语言模型结合起来，形成一个完整的问答系统。
第三步：实现问答功能 🗣️
现在，我们已经准备好了一个可以回答问题的系统。接下来，让我们试试看它能做些什么！
def ask_question(question):
# 从知识图谱中检索相关信息
retrieved_info = retriever.retrieve(question)
# 使用语言模型生成答案
answer = qa_pipeline(question=question, context=retrieved_info)
return answer['answer']
# 测试几个问题
questions = [
"谁是《复仇者联盟》的导演？",
"小罗伯特·唐尼出演了哪些电影？",
"斯嘉丽·约翰逊是否出演过《钢铁侠》？"
]
for q in questions:
print(f"问题: {q}")
print(f"答案: {ask_question(q)}")
print()运行这段代码后，你应该会看到类似以下的输出：
问题: 谁是《复仇者联盟》的导演？
答案: 乔斯·韦登
问题: 小罗伯特·唐尼出演了哪些电影？
答案: 《钢铁侠》, 《复仇者联盟》
问题: 斯嘉丽·约翰逊是否出演过《钢铁侠》？
答案: 否太棒了！我们的问答系统已经可以回答一些简单的问题了。当然，这只是一个基础版本，你可以根据需要进一步优化它，例如：
- 增加更多的实体和关系，使知识图谱更加丰富。
- 使用更强大的语言模型，如 GPT-3 或 T5，来提高问答的准确性。
- 添加更多的检索策略，例如基于关键词的搜索或路径查询。
总结 🎉
今天，我们学习了如何使用 Langchain 架构来构建一个基于知识图谱的问答系统。通过将语言模型与外部数据源相结合，我们可以让 AI 系统更好地理解和回答复杂的问题。虽然我们只实现了一个简单的例子，但你可以在此基础上进行扩展，构建出更加智能和强大的应用。
希望今天的讲座对你有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们下次再见！👋
参考文献
- Langchain 文档：详细介绍了 Langchain 的各种功能和使用方法。
- RDFLib 文档：提供了关于 RDF 和知识图谱的操作指南。
- Hugging Face Transformers 文档：介绍了如何使用预训练的语言模型进行自然语言处理任务。
