靈活的模式：很容易定義並提取實(shí)體和關(guān)係。

>文本到圖形轉(zhuǎn)換：

• 自然語言查詢：與蘭班的graphqachain直觀地查詢圖。
• >簡化的集成：將langchain的llms與kùzu連接到有效的工作流程。
• 讓我們用一個(gè)實(shí)用的例子來說明這一點(diǎn)。
從文本創(chuàng)建圖形
• 首先，創(chuàng)建一個(gè)本地的kùzu數(shù)據(jù)庫並建立一個(gè)連接：>
>

> langchain-kùzu簡化了圖形創(chuàng)建和從非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行更新，並使用Langchain的LLM鏈通過Text2Cypher管道查詢。 首先創(chuàng)建一個(gè)

import kuzu

db = kuzu.Database("test_db")
conn = kuzu.Connection(db)

“蒂姆·庫克（Tim Cook）是蘋果的首席執(zhí)行官。蘋果在加利福尼亞設(shè)有總部。

KuzuGraph

pip install -U langchain-kuzu langchain-openai langchain-experimental

>步驟1：定義圖架構(gòu)

指定實(shí)體（節(jié)點(diǎn)）和關(guān)係：>

import kuzu

db = kuzu.Database("test_db")
conn = kuzu.Connection(db)

構(gòu)建文本：LLMGraphTransformer

from langchain_kuzu.graphs.kuzu_graph import KuzuGraph
graph = KuzuGraph(db, allow_dangerous_requests=True)

text = "Tim Cook is the CEO of Apple. Apple has its headquarters in California."

# Define schema
allowed_nodes = ["Person", "Company", "Location"]
allowed_relationships = [
    ("Person", "IS_CEO_OF", "Company"),
    ("Company", "HAS_HEADQUARTERS_IN", "Location"),
]

inallow_dangerous_requests=True>如果遇到錯(cuò)誤。 KuzuGraph>

查詢圖形

自然語言查詢：KuzuQAChain

from langchain_core.documents import Document
from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Define the LLMGraphTransformer
llm_transformer = LLMGraphTransformer(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0, api_key='OPENAI_API_KEY'),  # noqa: F821
    allowed_nodes=allowed_nodes,
    allowed_relationships=allowed_relationships,
)

documents = [Document(page_content=text)]
graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)

高級功能

• 動(dòng)態(tài)架構(gòu)更新：自動(dòng)架構(gòu)刷新圖形更新。
• 自定義LLM配對：使用單獨(dú)的LLM進(jìn)行Cypher生成和答案。
綜合圖形檢查：
• >輕鬆檢查節(jié)點(diǎn)，關(guān)係和模式。
kùzu的主要功能包括密碼查詢支持，嵌入式體系結(jié)構(gòu)和靈活的數(shù)據(jù)導(dǎo)入選項(xiàng)。 有關(guān)詳細(xì)信息，請參閱Kùzu文檔。

入門（重新訪問）

> install

1. 定義圖形架構(gòu)。 langchain-kuzu
>利用Langchain的LLM進(jìn)行圖形創(chuàng)建和查詢。 有關(guān)更多示例，請參見PYPI頁面。
2. >
3. 結(jié)論

langchain-kùzu集成簡化了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，從而實(shí)現(xiàn)了有效的文本對圖轉(zhuǎn)換和自然語言查詢。 這使用戶能夠從圖形數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的見解。 >

>常見問題

> Q1：如何安裝

a：使用。需要python 3.7。 langchain-kuzu pip install langchain-kuzu> Q2：支持的LLMS？

> Q3：自定義架構(gòu)？ ??A：是的，定義您的節(jié)點(diǎn)和關(guān)係。 >

Q4：架構(gòu)不更新？ a：架構(gòu)自動(dòng)更新；如果需要，手動(dòng)致電。

Q5：cypher和答案生成的單獨(dú)的LLM？ refresh_schema()> Q6：支持的數(shù)據(jù)導(dǎo)入格式？

>（注意：圖像不包含在指定的提示中，以維護(hù)原始圖像格式和位置。圖像佔(zhàn)位符如輸入所示。