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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