Neo4j的各项功能跑通了，应该将其封装进Agent做为应用。LangGraph中有专门的ReAct Agent，可将其Neo4j做为一个工具导入，就是一个好用的Agent啰！ Agent(由AIJoe生成) from dotenv import dotenv_values from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_neo4j import

在上一篇中我们利用大模型自身的能力来抽取文本中的关系，但是这些默认设置不是很准确。或者数据本身就存在数据库中,已经是结构化的（如 CSV、JSON），就是有逻辑和规律的数据，或者对节点和关系的产生有极其严格的业务逻辑要求，不希望依赖 LLMs 的随机性。那么，这时就可以其自身的特征来直接存入Neo4j图数据库中。 最关键的是要编写明确的 Cypher 语句（推荐用于生产环境、结构化数据）。 from

对neo4j有了基本了解，就可以上手实操啰。这里采用langchain的集成方案，写入和查询都集成得很好，几条命令就可搞定。 写入数据 # 安装包 pip install langchain -i pip install langchain-openai langchain-community langchain-experimental pip install langchain-neo4j from

相比传统RAG的碎片式的知识点不同，知识图谱就是要解决这个痛点。它更侧重于宏观式的、总括式的归纳。这里要提到的知识图谱的应用是指GraphRAG。 GraphRAG简介 GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented

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