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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。 RAG 的优势显而易见： …

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GraphRAG的社区检测：利用Leiden算法对知识图谱进行分层摘要生成的工程实现

好的，让我们开始吧。 GraphRAG中的社区检测：Leiden算法驱动的分层摘要生成 大家好，今天我们要深入探讨一个非常有趣且实用的主题：如何在GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）系统中利用社区检测算法，特别是Leiden算法，来进行知识图谱的分层摘要生成。这不仅能提升RAG系统的效率，也能让生成的内容更具结构性和相关性。 1. GraphRAG与知识图谱的简要回顾 首先，让我们快速回顾一下GraphRAG和知识图谱的概念。 GraphRAG: 是一种结合了图神经网络（GNN）和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的架构。其核心思想是，利用图结构来表示知识，并利用图算法进行知识检索，然后将检索到的知识作为上下文信息，输入到大型语言模型（LLM）中，以生成更准确、更相关的回复。 知识图谱 (Knowledge Graph): 是一种结构化的知识表示形式，由实体（nodes）和关系（edges）组成。例如，“北京”和“中国”是实体，“位于”是它们之间的关系。知识图谱可以有效地存储和 …

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GraphRAG中的社区摘要：利用Leiden算法对知识图谱进行分层聚类与摘要生成

GraphRAG中的社区摘要：利用Leiden算法对知识图谱进行分层聚类与摘要生成 大家好，今天我们来深入探讨一个GraphRAG领域中非常有趣且实用的技术：利用Leiden算法对知识图谱进行分层聚类与摘要生成。在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，知识图谱作为检索的数据源，其质量直接影响最终生成结果的准确性和相关性。然而，大型知识图谱往往包含海量的信息，直接进行检索会导致效率低下，并且容易引入噪声信息。因此，对知识图谱进行有效的组织和摘要变得至关重要。 1. 背景：知识图谱与RAG的挑战 知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种结构化的知识表示方法，它使用节点表示实体（Entities），边表示实体之间的关系（Relations）。 KG在问答系统、推荐系统、语义搜索等领域有着广泛的应用。 RAG是一种结合了信息检索和文本生成的技术。它首先从外部知识库（例如知识图谱）中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给语言模型，由语言模型生成最终的答案或者文本。 在RAG系统中，使用知识图谱作为知识库面临以下挑战： 图谱规模庞大 …

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