知识图谱和LLM：利用 Neo4j 利用大型语言模型 探索现实世界的用例_neo4j 大模型

在 2023 年，ChatGPT 等大型语言模型（LLM）凭借其卓越的类人文本理解和生成能力，迅速席卷全球，成为科技领域的瞩目焦点。这些模型不仅能够灵活适应各种对话环境，还能回答涉及不同主题的复杂问题，甚至在创意写作方面展现出惊人的模拟能力。它们的出现彻底改变了人类与机器之间的交互方式，引领了人工智能应用的新浪潮，让我们看到了人工智能在未来社会的无限可能。

蒸汽朋克电脑墙，上面有一面由在透明管中奔跑的蚂蚁操作的魔镜（中途）

鉴于大语言模型所具备的“理解”能力、文本生成能力以及类人文本的完善技巧，它们为我们提供了革新性的数据处理方式。Neo4j团队已经率先启动了一项意义非凡的项目，旨在深入挖掘、精心开发与全面展示大语言模型与Neo4j图数据库结合所蕴含的无限潜力与实际应用价值。

该项目的核心环节在于将图数据库的前沿技术与核心概念无缝融入大语言模型的应用程序堆栈之中。通过这样的融合，我们期望显著提升模型输出的精准度、透明度以及可预测性，从而为大语言模型与数据库的结合开创出更多前所未有的应用场景。

作为项目的重要组成部分，Neo4j团队计划在GitHub存储库中精心构建并公开发布一系列精彩的演示实例，为全球的开发者社区提供一个观察、学习、以及共同贡献的开放平台。

尽管项目建立在目前对技术的深入理解和实践基础之上，但Neo4j团队深知这一领域正处于日新月异的快速发展阶段。未来的新发现和新成果或许将为我们的方法带来新的完善与提升。因此，Neo4j团队的观点和策略也将保持高度的灵活性和开放性，随时准备根据新数据和技术进步的指引进行调整与优化。

识别现实世界的用例

在项目的启动阶段，首先着重于深入挖掘现实世界的实际用例，以期为即将推出的解决方案奠定坚实的基础。通过深入细致的研究、全面的市场分析和与客户的深入互动，我们成功地聚焦于两个在客户对话中频繁提及且具有代表性的初始用例，为后续的产品开发和市场推广提供了明确的方向和目标。

1. 知识图谱的自然语言接口

首个用例主要聚焦于构建知识图的自然语言交互界面，旨在打造一个直观便捷的用户界面，通过简化数据选择、查询以及处理的流程，使用户能够更轻松地访问和理解数据，从而提升整体的数据交互体验。

允许您“与您的数据库对话”。

KG 自然语言界面的中途想象

首选方案是打造一个类似于聊天界面的交互平台。这一界面将深度结合用户提出的问题和预先推断的数据库模式，智能生成精确的数据库查询语句。

从用户反馈中，我们深刻洞察到，人们对于自然流畅的语言回应有着强烈的渴望，而不仅仅是获取冰冷的数据引用或单调的链接来源。为了满足这一需求，我们借助先进的大语言模型技术，力求为用户呈现出如同真实人类对话般的自然、生动的信息回应。

此外，团队正致力于深入探索将知识图谱的内容巧妙地融入大语言模型的前沿技术。在这一富有挑战性的进程中，我们可能会运用先进的算法对通过上下文传递的矢量化内容进行精准的相似性搜索，亦或是对知识图谱模型本身进行更为精细化的调整与优化，以期在保持其原有优势的基础上，进一步提升其性能与准确性。我们坚信，通过这些不懈的努力和持续的创新，我们将能够为用户带来更为丰富、深入且个性化的知识体验，让他们在探索知识的道路上更加得心应手、游刃有余。

NL 接口到 KG 解决方案的示例序列图可能如下所示

然而，虽然简单性和可理解性很重要，但信息的准确性和可信度也很重要。为了确保这一点，所有回复都应包含源数据的链接，提供完全的透明度和可追溯性。

大语言模型的这些进步及其与知识图谱界面的集成代表着在使复杂数据变得更加用户友好和值得信赖方面向前迈出了令人兴奋的一步。

2. 从非结构化数据创建知识图

第二个用例展示了从大量非结构化数据源（包括但不限于 PDF、HTML 页面和文本文档）创建知识图。

中途没有关于转换信息的筛子或漏斗的良好概念

大语言模型能够深入剖析文本中各种纷繁复杂的类型及其深层含义。它借助丰富的训练数据，精准地识别非结构化数据中所蕴含的潜在结构，从而实现对非结构化数据的全面理解。

他们能

• 解析实体，
• 辨别关系，并且
• 通过识别重复项来消除冗余。

实际上，大语言模型具备出色的能力，它能够将海量、纷繁复杂、看似难以辨识的非结构化文本进行深度解析，进而将其转化为结构清晰、逻辑严密、富含意义的实体及其相互关系的知识图谱。这一过程不仅提升了文本信息的可读性和可理解性，还为后续的数据挖掘、知识推理等应用提供了有力的支撑，展现出大语言模型在信息处理领域的强大潜力。

KG 创建的示例序列图可能如下所示

颇为有趣的是，我们只需借助恰当的提示，便能引导大语言模型直接生成结构化的数据，如节点列表与关系列表的JSON格式数据。这些数据结构可以无缝地对接至图形数据库中，进而为我们的应用提供强有力的支撑。

通过巧妙地运用大语言模型这一工具，我们得以大幅简化知识图谱的构建流程，显著提升工作效率和数据的准确性。尤其值得一提的是，这一方法在处理歧义方面表现出色，它能够有效处理人类为同一实体和关系在文本中创造的众多变体，使得信息的表达更为丰富多元，而又不失其本质含义。

因此，借助大语言模型生成的结构化数据，我们得以更加便捷地访问、理解并应用这些数据于决策过程之中，使得有价值的信息得以充分发挥其效用。