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目錄
關鍵學習點
> langchain-kùzu簡化了圖形創(chuàng)建和從非結構化文本進行更新,并使用Langchain的LLM鏈通過Text2Cypher管道查詢。 首先創(chuàng)建一個
>步驟1:定義圖架構

整合

Mar 09, 2025 pm 12:34 PM

> Langchain-kùzu集成軟件包現(xiàn)已在PYPI上可用,無縫將Langchain的功能與Kùzu的圖形數(shù)據(jù)庫連接起來。這種強大的組合簡化了將非結構化文本轉換為結構化圖,從而使數(shù)據(jù)科學家,開發(fā)人員和AI愛好者都受益。 讓我們探索其關鍵功能和功能。

關鍵學習點

本教程將涵蓋:

  • >使用langchain-kùzu將非結構化文本轉換為結構化的圖形數(shù)據(jù)庫。
  • 定義自定義圖表架(節(jié)點和關系)以匹配您的數(shù)據(jù)。
  • >
  • >使用Kùzu和Langchain的LLM工具創(chuàng)建,更新和查詢圖。 通過Langchain的GraphQachain使用圖形數(shù)據(jù)庫的自然語言查詢。
  • >使用高級功能,例如動態(tài)架構更新,自定義LLM配對和靈活的數(shù)據(jù)導入選項。
>本文是數(shù)據(jù)科學博客馬拉松的一部分。

> 目錄的表:

QuickKùzu安裝 Langchain-kùzu的優(yōu)勢

入門:一個實踐的例子
  • 高級功能探索
  • 入門(重新訪問)
  • 結論
  • 常見問題
  • Quickkùzu安裝
  • >使用以下方式在Google Colab上安裝軟件包

這包括Langchain,Kùzu和OpenAI GPT模型支持。 其他LLM可以通過各自的蘭鏈兼容套件進行集成。>

為什么選擇langchain-kùzu?

>
pip install -U langchain-kuzu langchain-openai langchain-experimental
>非常適合使用非結構化文本和創(chuàng)建圖表表示,此軟件包提供:>

靈活的模式:很容易定義并提取實體和關系。

>文本到圖形轉換:

使用LLMS的原始文本結構有意義的圖形。
  • 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。
  • 讓我們用一個實用的例子來說明這一點。
  • 從文本創(chuàng)建圖形
  • 首先,創(chuàng)建一個本地的kùzu數(shù)據(jù)庫并建立一個連接:>
  • >
開始使用langchain-kùzu

>

> langchain-kùzu簡化了圖形創(chuàng)建和從非結構化文本進行更新,并使用Langchain的LLM鏈通過Text2Cypher管道查詢。 首先創(chuàng)建一個

>對象:

import kuzu

db = kuzu.Database("test_db")
conn = kuzu.Connection(db)
考慮此示例文本:

“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有總部。

KuzuGraph

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

>步驟1:定義圖架構

指定實體(節(jié)點)和關系:>

import kuzu

db = kuzu.Database("test_db")
conn = kuzu.Connection(db)
>步驟2:將文本轉換為圖文檔

>使用

構建文本:LLMGraphTransformer

from langchain_kuzu.graphs.kuzu_graph import KuzuGraph
graph = KuzuGraph(db, allow_dangerous_requests=True)
>步驟3:將圖形文檔添加到kùzu

>將文檔加載到kùzu:

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"),
]
注意:set

inallow_dangerous_requests=True>如果遇到錯誤。KuzuGraph>

查詢圖形

使用

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

> langchain-kùzu提供:

  • 動態(tài)架構更新:自動架構刷新圖形更新。
  • 自定義LLM配對:使用單獨的LLM進行Cypher生成和答案。
  • 綜合圖形檢查:
  • >輕松檢查節(jié)點,關系和模式。
  • kùzu的主要功能包括密碼查詢支持,嵌入式體系結構和靈活的數(shù)據(jù)導入選項。 有關詳細信息,請參閱Kùzu文檔。

入門(重新訪問)

> install

  1. 定義圖形架構。langchain-kuzu
  2. >利用Langchain的LLM進行圖形創(chuàng)建和查詢。 有關更多示例,請參見PYPI頁面。
  3. >
  4. 結論

langchain-kùzu集成簡化了非結構化數(shù)據(jù)處理,從而實現(xiàn)了有效的文本對圖轉換和自然語言查詢。 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? ??A:是的,定義您的節(jié)點和關系。>

>

Q4:架構不更新?a:架構自動更新;如果需要,手動致電。

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

a:CSV,JSON和關系數(shù)據(jù)庫。

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

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