作者：lucas大叔原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/692595027
图检索增强生成（GraphRAG）利用图数据库的结构化特性，以节点和关系的方式进行组织数据，增加了检索到信息的深度和关联上下文，是传统向量检索方法的有效补充。
图擅长以结构化的方式表示和存储异构和互连的信息，可以轻松地捕捉不同数据类型之间的复杂关系和属性。相比之下，向量数据库往往难以处理此类结构化信息，因为它们的优势在于通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用中，可以将结构化图数据与非结构化文本的向量搜索相结合，以实现优势互补。
虽然知识图谱的概念已经比较普及，但构建知识图还是一项有挑战性的工作。它涉及到数据的收集和结构化，需要对领域和图建模有深入的了解。为了简化图谱构建过程，我们尝试利用LLM来构建。LLM对语言和上下文有着深刻的理解，可以实现知识图创建过程重要部分的自动化。通过分析文本数据，LLM可以识别实体，理解实体之间的关系，并建议如何在图结构中最好地表示它们。作为实验的结果，我们在LangChain中添加了图构建模块的第一个版本，并将在这篇博客中进行演示。相关代码可以在GitHub获取。
Neo4j环境配置
首先创建一个Neo4j实例。最简单的方法是在Neo4j Aura上启动一个免费实例，该实例提供Neo4j数据库的云实例。或者，你也可以下载 Neo4j Desktop 应用并创建Neo4j数据库的本地实例。
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-"
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
graph = Neo4jGraph()数据摄入
本演示使用 Elizabeth I 的维基百科页面，我们用LangChain loader无缝地从维基百科抓取和分割文档。
# Read the wikipedia article
raw_documents = WikipediaLoader(query="Elizabeth I").load()
# Define chunking strategy
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=24)
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents[:3])现在用分割后的文档构建图谱。为此，我们实现了LLMGraphTransformer模块，它大大简化了在图数据库中构建和存储知识图谱。
LLMGraphTransformer类利用LLM将文档转化为图谱文档，允许指定输出图谱中节点和关系类型的约束，不支持抽取节点或者关系的属性。它的参数如下：
llm (BaseLanguageModel):支持结构化输出的语言模型实例
allowed_nodes (List[str], optional): 指定图谱中包含哪些节点类型，默认是空list，允许所有节点类型
allowed_relationships (List[str], optional): 指定图谱中包含哪些关系类型，默认是空list，允许所有关系类型
prompt (Optional[ChatPromptTemplate], optional): 传给LLM的带有其他指令的prompt
strict_mode (bool, optional): 确定转化是否应该使用筛选以严格遵守`allowed_nodes` 和 `allowed_relationships`，默认为True
本例allowed_nodes和allowed_relationships都采取默认设置，即图谱中允许所有的节点和关系类型。
llm=ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-0125-preview")
llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)
# Extract graph data
graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
# Store to neo4j
graph.add_graph_documents(
graph_documents,
baseEntityLabel=True,
include_source=True
)你可以定义知识图谱生成链要使用的LLM。目前，只支持OpenAI和Mistral的function-calling模型。在本例中，我们使用最新的GPT-4。值得注意的是，生成图谱的质量在很大程度上取决于所使用的模型。LLM graph transformer 返回图谱文档，通过add_graph_documents方法导入到Neo4j。baseEntityLabel参数为每个节点分配一个额外的__Entity__标签，从而提高索引和查询性能。include_source参数将节点链接到其原始文档，便于数据跟踪和上下文理解。
在Neo4j浏览器中可以检查生成的图谱。
可以看到，每种类型的节点除了自身的节点类型之外，多了一个__Entity__标签。
同时，节点通过MENTIONS关系与源文档连接。
RAG混合检索
在生成图谱之后，我们将向量索引和关键字索引的混合检索与图谱检索结合起来用于RAG。
上图展示了从用户提出问题开始的检索过程，问题首先输入到RAG检索器，该检索器采用关键词和向量搜索非结构化文本数据，并与从知识图谱中收集的信息结合。由于neo4j同时具有关键词和向量索引，因此可以使用单个数据库实现全部三种检索方式。从这些数据源收集的数据输入给LLM生成最终答案。
非结构化数据检索器
可以用Neo4jVector.from_existing_graph方法为文档添加关键字和向量检索。此方法为混合搜索方法配置关键字和向量搜索索引，目标节点类型为Document。另外，如果文本embedding值缺失，它还会计算创建向量索引。
vector_index = Neo4jVector.from_existing_graph(
OpenAIEmbeddings(),
search_type="hybrid",
node_label="Document",
text_node_properties=["text"],
embedding_node_property="embedding"
)可以看到，Document节点原来没有embedding属性，创建非结构化数据检索器后，基于Document节点的text属性新创建了embedding。
然后使用similarity_search方法就可以调用向量索引。
图谱检索器
另一方面，配置图谱检索更为复杂，但提供了更多的自由度。本示例将使用全文索引识别相关节点并返回其一阶邻居。
图谱检索器首先识别输入中的相关实体。为简单起见，我们让LLM识别人、组织和地点等通用实体，用LCEL和新添加的with_structured_output方法来提取。
# Extract entities from text
class Entities(BaseModel):
"""Identifying information about entities."""
names: List[str] = Field(
...,
description="All the person, organization, or business entities that "
"appear in the text",
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"You are extracting organization and person entities from the text.",
),
(
"human",
"Use the given format to extract information from the following "
"input: {question}",
),
]
)
entity_chain = prompt | llm.with_structured_output(Entities)让我们测试一下：
entity_chain.invoke({"question": "Where was Amelia Earhart born?"}).names
# ['Amelia Earhart']现在实现了从问题中检测出实体，接下来用全文索引将它们映射到知识图谱。首先，我们需要定义全文索引和一个函数，该函数将生成允许有些拼写错误的全文查询。
graph.query(
"CREATE FULLTEXT INDEX entity IF NOT EXISTS FOR (e:__Entity__) ON EACH [e.id]")
def generate_full_text_query(input: str) -> str:
"""
Generate a full-text search query for a given input string.
This function constructs a query string suitable for a full-text search.
It processes the input string by splitting it into words and appending a
similarity threshold (~2 changed characters) to each word, then combines
them using the AND operator. Useful for mapping entities from user questions
to database values, and allows for some misspelings.
"""
full_text_query = ""
words = [el for el in remove_lucene_chars(input).split() if el]
for word in words[:-1]:
full_text_query += f" {word}~2 AND"
full_text_query += f" {words[-1]}~2"
return full_text_query.strip()把上面的功能组装在一起实现图谱检索的结构化检索器。
# Fulltext index query
def structured_retriever(question: str) -> str:
"""
Collects the neighborhood of entities mentioned
in the question
"""
result = ""
entities = entity_chain.invoke({"question": question})
for entity in entities.names:
response = graph.query(
"""CALL db.index.fulltext.queryNodes('entity', $query, {limit:2})
YIELD node,score
CALL {
MATCH (node)-[r:!MENTIONS]->(neighbor)
RETURN node.id + ' - ' + type(r) + ' -> ' + neighbor.id AS output
UNION
MATCH (node)<-[r:!MENTIONS]-(neighbor)
RETURN neighbor.id + ' - ' + type(r) + ' -> ' +node.id AS output
}
RETURN output LIMIT 50
""",
{"query": generate_full_text_query(entity)},
)
result += "\n".join([el['output'] for el in response])
return resultstructured_retriever函数从检测用户问题中的实体开始，迭代检测到的实体，使用Cypher模板来检索相关节点的一阶邻居。
print(structured_retriever("Who is Elizabeth I?"))
# Elizabeth I - BORN_ON -> 7 September 1533
# Elizabeth I - DIED_ON -> 24 March 1603
# Elizabeth I - TITLE_HELD_FROM -> Queen Of England And Ireland
# Elizabeth I - TITLE_HELD_UNTIL -> 17 November 1558
# Elizabeth I - MEMBER_OF -> House Of Tudor
# Elizabeth I - CHILD_OF -> Henry Viii
# and more...最终的检索器
如开头所述，我们将结合非结构化和图谱检索器来创建传递给LLM的最终上下文。
def retriever(question: str):
print(f"Search query: {question}")
structured_data = structured_retriever(question)
unstructured_data = [el.page_content for el in vector_index.similarity_search(question)]
final_data = f"""Structured data:
{structured_data}
Unstructured data:
{"#Document ". join(unstructured_data)}
"""
return final_data正如处理Python一样，可以简单地使用f-string拼接输出。
定义RAG Chain
我们已经成功地实现了RAG的检索组件。首先引入查询重写功能，允许根据对话历史对当前问题进行改写。
# Condense a chat history and follow-up question into a standalone question
_template = """Given the following conversation and a follow up question, rephrase the follow up question to be a standalone question,
in its original language.
Chat History:
{chat_history}
Follow Up Input: {question}
Standalone question:"""# noqa: E501
CONDENSE_QUESTION_PROMPT = PromptTemplate.from_template(_template)
def _format_chat_history(chat_history: List[Tuple[str, str]]) -> List:
buffer = []
for human, ai in chat_history:
buffer.append(HumanMessage(content=human))
buffer.append(AIMessage(content=ai))
return buffer
_search_query = RunnableBranch(
# If input includes chat_history, we condense it with the follow-up question
(
RunnableLambda(lambda x: bool(x.get("chat_history"))).with_config(
run_name="HasChatHistoryCheck"
),# Condense follow-up question and chat into a standalone_question
RunnablePassthrough.assign(
chat_history=lambda x: _format_chat_history(x["chat_history"])
)
| CONDENSE_QUESTION_PROMPT
| ChatOpenAI(temperature=0)
| StrOutputParser(),
),
# Else, we have no chat history, so just pass through the question
RunnableLambda(lambda x : x["question"]),
)接下来，引入prompt利用集成混合检索器提供的上下文生成响应，完成RAG链的实现。
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
chain = (
RunnableParallel(
{
"context": _search_query | retriever,
"question": RunnablePassthrough(),
}
)
| prompt
| llm
| StrOutputParser()
)最后，继续测试混合RAG实现。
chain.invoke({"question": "Which house did Elizabeth I belong to?"})
# Search query: Which house did Elizabeth I belong to?
# 'Elizabeth I belonged to the House of Tudor.'前面实现了查询重写功能，使RAG链能够适配允许后续问题的对话设置。考虑到我们使用向量和关键字搜索，必须重写后续问题以优化搜索过程。
chain.invoke(
{
"question": "When was she born?",
"chat_history": [("Which house did Elizabeth I belong to?", "House Of Tudor")],
}
)
# Search query: When was Elizabeth I born?
# 'Elizabeth I was born on 7 September 1533.'可以看到 When was she born? 首先被改写为“When was Elizabeth I born?”，然后使用重写后的查询来检索相关上下文并回答问题。
参考资料
Enhancing the Accuracy of RAG Applications With Knowledge Graphs
