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知识图谱入门指南：秒懂节点、关系和组织原则！

知识图谱是对现实世界实体及其关系的有组织表示。它通常存储在图数据库中，后者可以本地化存储数据实体之间的关系。知识图谱中的实体可以代表对象、事件、情境或概念。这些实体之间的关系捕捉了它们如何连接的上下文和意义。 知识图谱将数据和关系与称为组织原则的框架一起存储。这些组织原则可以被看作是围绕数据的一些规则或类别，它们为数据提供了一个灵活的概念结构，以驱动更深入的数据洞察。知识图谱的价值在于它如何组织原则、数据和关系，以为用户或业务提供新的知识。它的设计适用于多种使用模式，包括实时应用程序、搜索与发现，以及为生成式 AI提供基础进行问答。 有时候，人们会把知识图谱的概念复杂化。你可能会听到关于企业级结构的讨论，这些结构整合并连接了来自数据孤岛和各种来源的信息。虽然这确实描述了知识图谱（一个可以支撑数据集成用例的图谱），但它描述的是一个广泛的范围。仅从大规模数据集和多数据源的角度思考会使创建和实施知识图谱显得复杂且耗时。但知识图谱不需要广泛或复杂。你可以构建一个范围较小的图谱来解决特定用例的问题。 知识图谱如何工作 你可能在搜索引擎的背景下听说过知识图谱。Google 知识图谱改变了我们在网络上搜索和查找信息的方式。它将关于人物、地点和事物的事实汇集到一个有组织的实体网络中。当你在 Google 上搜索信息时，它利用实体之间的连接来提供上下文中最相关的结果，例如，在 Google 所称的“知识面板”中显示的内容。 Google 知识面板展示了圣家堂的图片、地图、描述、地址、营业时间、建筑师、高度等信息。 Google 知识图谱中的实体代表了我们所知的世界，标志着从“字符串到事物”的转变。这个简单短语背后是一个深刻的概念，即将网络上的信息视为实体，而不仅仅是一堆文本。由于信息被组织成实体的网络，Google...

Neo4j + LangChain：如何构建基于知识图谱的最强RAG系统？

自从 Neo4j 宣布与 LangChain 的集成以来，我们已经看到许多围绕使用 Neo4j 和大语言模型（LLM）构建检索增强生成（RAG）系统的用例。这导致了近年来知识图谱在 RAG 中使用的快速增加。基于知识图谱的 RAG 系统在处理幻觉方面的表现似乎优于传统的 RAG 系统。我们还注意到，使用基于代理的系统可以进一步增强 RAG 应用程序。为此，LangGraph...

代码图[codegraph]如何帮助编程

之前有AI编程课的同学提问，如果临时接手一个中型或大型的代码仓库，该从哪入手？今天这篇文章推荐给有类似问题的同学。我们可以构建代码图（code graph）来帮助我们厘清复杂代码中的实体关系。

利用LLM构建非结构化文本的知识图谱

来源：Noah Mayerhofer

R2R：用文档便捷生成知识图谱，发现信息之间联系，结合AI大模型可本地运行