LangchainJS

LangChain.js 是 LangChain 库的 JavaScript/TypeScript 实现。它使用类似的概念，包括提示、链、转换器、文档加载器、代理等。

以下是图集成的概述。

Neo4j 集成使 LangChain.js 库中可使用Neo4j 向量索引以及 Cypher 生成和执行。

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安装

npm install @langchain/openai neo4j-driver @langchain/community

功能包括

Neo4jVector

Neo4j Vector 集成支持许多操作

从 LangChain 文档创建向量
查询向量
使用其他图检索 Cypher 查询查询向量
从现有图数据构建向量实例
混合搜索

import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";
import { Neo4jVectorStore } from "@langchain/community/vectorstores/neo4j_vector";

// Configuration object for Neo4j connection and other related settings
const config = {
  url: "bolt://localhost:7687", // URL for the Neo4j instance
  username: "neo4j", // Username for Neo4j authentication
  password: "pleaseletmein", // Password for Neo4j authentication
  indexName: "vector", // Name of the vector index
  keywordIndexName: "keyword", // Name of the keyword index if using hybrid search
  searchType: "vector" as const, // Type of search (e.g., vector, hybrid)
  nodeLabel: "Chunk", // Label for the nodes in the graph
  textNodeProperty: "text", // Property of the node containing text
  embeddingNodeProperty: "embedding", // Property of the node containing embedding
};

const documents = [
  { pageContent: "what's this", metadata: { a: 2 } },
  { pageContent: "Cat drinks milk", metadata: { a: 1 } },
];

const neo4jVectorIndex = await Neo4jVectorStore.fromDocuments(
  documents,
  new OpenAIEmbeddings(),
  config
);

const results = await neo4jVectorIndex.similaritySearch("water", 1);

console.log(results);

/*
  [ Document { pageContent: 'Cat drinks milk', metadata: { a: 1 } } ]
*/

await neo4jVectorIndex.close();

混合搜索

混合搜索将向量搜索与全文搜索结合起来，对结果进行重新排序和去重。

Neo4j 图

Neo4j 图集成是 Neo4j Python 驱动程序的包装器。它允许从 LangChain 以简化的方式查询和更新 Neo4j 数据库。许多集成允许使用 Neo4j 图作为 LangChain 的数据来源。

import { Neo4jGraph } from "@langchain/community/graphs/neo4j_graph";

const graph = await Neo4jGraph.initialize({ NEO4J_URL, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD });

QUERY = """
"MATCH (m:Movie)-[:IN_GENRE]->(:Genre {name:$genre})
RETURN m.title, m.plot
ORDER BY m.imdbRating DESC LIMIT 5"
"""

await graph.query(QUERY, genre="action")

CypherQAChain

CypherQAChain 是一个 LangChain 组件，它允许您使用自然语言与 Neo4j 图数据库进行交互。使用 LLM 和图架构，它将用户问题转换为 Cypher 查询，在图上执行查询，并使用返回的上下文信息和原始问题与第二个 LLM 生成自然语言响应。

import { Neo4jGraph } from "@langchain/community/graphs/neo4j_graph";
import { OpenAI } from "@langchain/openai";
import { GraphCypherQAChain } from "langchain/chains/graph_qa/cypher";

const graph = await Neo4jGraph.initialize({ NEO4J_URL, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD });
const model = new OpenAI({ temperature: 0 });

// Populate the database with two nodes and a relationship
await graph.query(`
  CREATE (a:Actor {name:'Bruce Willis'})
  -[:ACTED_IN]->(:Movie {title: 'Pulp Fiction'})
`);

await graph.refreshSchema();

const chain = GraphCypherQAChain.fromLLM({ llm: model, graph });

const res = await chain.run("Who acted in Pulp Fiction?");
// Bruce Willis acted in Pulp Fiction.

知识图谱构建

从非结构化数据（如 PDF 文档）创建知识图谱曾经是一项复杂且耗时的任务，需要训练和使用专门的大型 NLP 模型。

在图转换器中，您可以从非结构化文档中提取结构化数据，并将其转换为知识图谱。