ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">自从 Neo4j 宣布与 LangChain 的集成以来，我们已经看到许多围绕使用 Neo4j 和大语言模型（LLM）构建检索增强生成（RAG）系统的用例。这导致了近年来知识图谱在 RAG 中使用的快速增加。基于知识图谱的 RAG 系统在处理幻觉方面的表现似乎优于传统的 RAG 系统。我们还注意到，使用基于代理的系统可以进一步增强 RAG 应用程序。为此，LangGraph 框架已被添加到 LangChain 生态系统中，以为 LLM 应用程序添加循环和持久性。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我将向你演示如何使用 LangChain 和 LangGraph 为 Neo4j 创建一个 GraphRAG 工作流程。我们将开发一个相当复杂的工作流程，在多个阶段使用 LLM，并采用动态提示词查询分解技术。我们还将使用一种路由技术，将查询在向量语义搜索和图 QA 链之间进行分流。使用 LangGraph 的 GraphState，我们将通过从早期步骤中提取的上下文来丰富我们的提示模板。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我们的工作流程的高级示例大致如下图所示。
在深入细节之前，首先回顾一下基于 LangChain 的 GraphRAG 工作流程：
一个典型的图查询“查找引用次数最多的前 10 篇文章”将如下所示：
MATCH(n:Article)WHEREn.citation_count>50RETURNn.title,n.citation_count
语义检索示例
“查找关于气候变化的文章”将如下所示：
query="Findarticlesaboutclimatechange?"vectorstore=Neo4jVector.from_existing_graph(**args)vectorstore.similarity_search(query,k=3)
混合查询
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">混合查询可能涉及先执行语义相似性搜索，然后使用语义搜索的结果进行图查询。这在我们希望使用属性图（例如学术图）时特别有用。一个典型的问题是“查找关于气候变化的文章，并返回其作者和机构。”ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">在这种情况下，我们需要将问题解析为多个子查询，以执行必要的任务。向量搜索在这里作为图查询的上下文使用。因此，我们需要设计一个能够容纳此类上下文的复杂提示模板。LangGraph 工作流程
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">我们当前的工作流程将有两个分支（见下图）——一个是使用图模式进行简单图查询检索 QA，另一个是使用向量相似性搜索。要跟随这个工作流程，我创建了一个 GitHub 仓库，其中包含所有用于此实验的代码：我的LangGraph示例(https://github.com/sgautam666/my_graph_blogs/tree/main/neo4j_rag_with_langGraph)。该实验的数据集来自 OpenAlex，该平台提供学术元数据。此外，你还需要一个 Neo4j AuraDB 实例。一般的工作流程设计如下：
def route_question(state: GraphState):print("---ROUTE QUESTION---")question = state["question"]source = question_router.invoke({"question": question})if source.datasource == "vector search":print("---ROUTE QUESTION TO VECTOR SEARCH---")return "decomposer"elif source.datasource == "graph query":print("---ROUTE QUESTION TO GRAPH QA---")return "prompt_template"workflow = StateGraph(GraphState)workflow.add_node(PROMPT_TEMPLATE, prompt_template)workflow.add_node(GRAPH_QA, graph_qa)workflow.add_node(DECOMPOSER, decomposer)workflow.add_node(VECTOR_SEARCH, vector_search)workflow.add_node(PROMPT_TEMPLATE_WITH_CONTEXT, prompt_template_with_context)workflow.add_node(GRAPH_QA_WITH_CONTEXT, graph_qa_with_context)workflow.set_conditional_entry_point(route_question,{'decomposer': DECOMPOSER,'prompt_template': PROMPT_TEMPLATE},)workflow.add_edge(DECOMPOSER, VECTOR_SEARCH)workflow.add_edge(VECTOR_SEARCH, PROMPT_TEMPLATE_WITH_CONTEXT)workflow.add_edge(PROMPT_TEMPLATE_WITH_CONTEXT, GRAPH_QA_WITH_CONTEXT)workflow.add_edge(GRAPH_QA_WITH_CONTEXT, END)workflow.add_edge(PROMPT_TEMPLATE, GRAPH_QA)workflow.add_edge(GRAPH_QA, END)app = workflow.compile()app.get_graph().draw_mermaid_png(output_file_path="graph.png")
这段代码将生成如下所示的工作流程：
在这个 GraphRAG 流程中，我们的工作流程从一个条件入口点开始，该入口点允许我们决定查询流的路线。在这个例子中，START 节点从用户查询开始。根据查询的不同，信息会流向两侧。如果查询需要查找向量嵌入，它将流向右侧。如果查询是简单的基于图的查询，则工作流程遵循左侧部分。工作流程的左侧基本上是之前讨论的典型图查询，唯一的区别是我们在这里使用了 LangGraph。
让我们看看上面工作流程的右侧。我们从一个 DECOMPOSER 节点开始。该节点基本上将用户问题分解为子查询。假设我们有一个用户问题，要求“查找关于氧化应激的文章。返回最相关文章的标题。”
子查询：
• 查找与氧化应激相关的文章——用于向量相似性搜索
• 返回最相关文章的标题——用于图 QA 链
你可以理解为什么我们需要分解问题。当将整个用户问题作为输入查询时，图 QA 链会遇到困难。分解是通过使用 GPT-3.5 Turbo 模型和一个基本的提示模板的 query_analyzer 链完成的：
class SubQuery(BaseModel):"""将给定问题/查询分解为子查询"""sub_query: str = Field(...,description="对原始问题的唯一释义。",)system = """你是一名专家，能够将用户问题转换为 Neo4j Cypher 查询。执行查询分解。给定用户问题，将其分解为两个独立的子查询，你需要回答这些子查询以回答原始问题。对于给定的输入问题，创建一个用于相似性搜索的查询，并创建一个用于执行 neo4j 图查询的查询。以下是示例：问题：查找关于光合作用的文章并返回其标题。答案：sub_query1：查找与光合作用相关的文章。sub_query2：返回文章的标题"""prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system),("human", "{question}"),])llm_with_tools = llm.bind_tools([SubQuery])parser = PydanticToolsParser(tools=[SubQuery])query_analyzer = prompt | llm_with_tools | parser
向量搜索
右侧分支的另一个重要节点是带有上下文的提示模板。当我们针对属性图进行查询时，如果我们的 Cypher 生成使用图模式，我们将得到期望的结果。通过向量搜索创建上下文，使我们能够将 Cypher 模板聚焦于向量搜索提供的特定节点，从而获得更准确的结果：
template = f"""任务：生成用于查询图数据库的 Cypher 语句。说明：仅使用模式中提供的关系类型和属性。不要使用未提供的其他关系类型或属性。上下文来自于向量搜索 {context}使用上下文，创建 Cypher 语句并使用该语句进行图查询。"""
带有上下文的提示模板
我们使用存储的向量嵌入的相似性搜索创建上下文。我们可以生成语义上下文或将节点本身作为上下文。例如，这里我们正在检索表示与用户查询最相似的文章的节点 ID。这些节点 ID 作为上下文传递给我们的提示模板。
一旦捕获上下文，我们还希望确保我们的提示模板获得正确的 Cypher 示例。随着 Cypher 示例的增加，我们可以预期静态提示示例开始变得无关紧要，导致 LLM 处理困难。我们引入了一种动态提示机制，根据相似性选择最相关的 Cypher 示例。我们可以在运行时使用 Chroma 向量存储根据用户查询选择 k 样本。因此，我们的最终提示模板如下所示：
context = state["article_ids"]prefix = f"""任务：生成用于查询图数据库的 Cypher 语句。说明：仅使用模式中提供的关系类型和属性。不要使用未提供的其他关系类型或属性。......上下文以元组 ('a..', 'W..') 的形式提供使用元组的第二个元素作为节点 ID，例如 'W.....以下是上下文：{context}使用上述上下文中的节点 ID，创建 Cypher 语句并使用该语句进行图查询。示例：以下是针对一些问题示例生成的 Cypher 语句示例："""FEW_SHOT_PROMPT = FewShotPromptTemplate(example_selector = example_selector,example_prompt = example_prompt,prefix=prefix,suffix="问题：{question}, \\nCypher 查询：",input_variables =["question", "query"],)return FEW_SHOT_PROMPT
注意，动态选择的 Cypher 示例通过 suffix 参数传递。最后，我们将模板传递给调用图 QA 链的节点。我们在工作流程的左侧也使用了类似的动态提示模板，但没有上下文。
与典型的 RAG 工作流程不同，在将上下文引入提示模板时，我们通过创建输入变量并在调用模型链（例如 GraphCypherQAChain()）时传递这些变量来实现：
template = f"""任务：生成用于查询图数据库的 Cypher 语句。说明：仅使用模式中提供的关系类型和属性。不要使用未提供的其他关系类型或属性。上下文来自于向量搜索 {context}使用上下文，创建 Cypher 语句并使用该语句进行图查询。"""PROMPT = PromptTemplate(input_variables =["question", "context"],template = template,)
有时通过 LangChain 链传递多个变量会变得更加棘手：
chain=({"question":RunnablePassthrough(),"context":RetrievalQA.from_chain_type(),}|PROMPT|GraphCypherQAChain())上述工作流程将不起作用，因为 GraphCypherQAChain() 需要提示模板，而不是提示文本（当你调用链时，提示模板的输出将是文本）。这促使我尝试使用 LangGraph，它似乎可以传递尽可能多的上下文并执行工作流程。
图 QA 链
带有上下文的提示模板之后的最后一步是图查询。从这里开始，典型的图 QA 链用于将提示传递给图数据库以执行查询，并且 LLM 生成响应。请注意，工作流程左侧的类似路径是在提示生成之后。此外，我们还使用类似的动态提示方法在任一侧生成提示模板。
在执行工作流程之前，以下是关于路由链和 GraphState 的一些思考。
路由链
如前所述，我们的工作流程从一个条件入口点开始，该入口点允许我们决定查询流的路线。通过路由链实现这一点，我们使用了一个简单的提示模板和 LLM。Pydantic 模型在这种情况下非常有用：
class RouteQuery(BaseModel):"""将用户查询路由到最相关的数据源。"""datasource: Literal["vector search", "graph query"] = Field(...,description="给定用户问题选择将其路由到向量存储或图数据库。",)llm = ChatOpenAI(temperature=0)structured_llm_router = llm.with_structured_output(RouteQuery)system = """你是一名专家，能够将用户问题路由以执行向量搜索或图查询。向量存储包含与文章标题、摘要和主题相关的文档。以下是三个路由情况：如果用户问题涉及相似性搜索，请执行向量搜索。用户查询可能包含类似“相似”、“相关”、“相关性”、“相同”、“最近”等术语，表明向量搜索。对于其他情况，请使用图查询。向量搜索案例的问题示例：查找关于光合作用的文章查找与氧化应激相关的类似文章图数据库查询的问题示例：MATCH (n:Article) RETURN COUNT(n)MATCH (n:Article) RETURN n.title图 QA 链的问题示例：查找特定年份发表的文章并返回其标题、作者查找来自位于特定国家（例如日本）的机构的作者"""route_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system),("human", "{question}")])question_router = route_prompt | structured_llm_routerdef route_question(state: GraphState):print("---ROUTE QUESTION---")question = state["question"]source = question_router.invoke({"question": question})if source.datasource == "vector search":print("---ROUTE QUESTION TO VECTOR SEARCH---")return "decomposer"elif source.datasource == "graph query":print("---ROUTE QUESTION TO GRAPH QA---")return"prompt_template"
GraphState
LangGraph 的一个美妙之处在于信息通过 GraphState 的流动。你需要在 GraphState 中定义所有潜在数据，以便某个节点在任何阶段都可以访问：
class GraphState(TypedDict):"""表示我们图的状态。属性：question: 问题documents: 链的结果article_ids: 来自向量搜索的文章 ID 列表prompt: 提示模板对象prompt_with_context: 来自向量搜索的带上下文的提示模板subqueries: 分解的查询"""question: strdocuments: dictarticle_ids: List[str]prompt: objectprompt_with_context: objectsubqueries: object
要访问这些数据，你只需在定义节点或任何函数时继承 state。例如：
def prompt_template_with_context(state: GraphState):question = state["question"]queries = state["subqueries"]prompt_with_context = create_few_shot_prompt_with_context(state)return {"prompt_with_context": prompt_with_context, "question":question, "subqueries": queries}
讨论完这些主要话
题后，让我们执行 Neo4j GraphRAG 应用程序。
图 QA：
app.invoke({"question": "查找引用次数最多的前 5 篇文章并返回其标题"})---ROUTE QUESTION------ROUTE QUESTION TO GRAPH QA---> 正在进入新的 GraphCypherQAChain 链...生成的 Cypher：MATCH (a:Article) WITH a ORDER BY a.citation_count DESC RETURN a.title LIMIT 5> 链完成。graph_qa_result['documents']{'query': '查找引用次数最多的前 5 篇文章并返回其标题','result': [{'a.title': '从蚯蚓堆肥中分离出的腐殖酸增强了玉米根的根伸长、侧根出现和质膜 H+-ATPase 活性'},{'a.title': '快速估算相对含水量'},{'a.title': 'ARAMEMNON，一个用于阿拉伯芥整合膜蛋白的新数据库'},{'a.title': '植物生理学中的多胺。'},{'a.title': '对阿拉伯芥根和芽中硝酸盐反应的微阵列分析揭示了 1000 多个快速反应基因以及与葡萄糖、海藻糖-6-磷酸、铁和硫酸盐代谢的新联系'}]}
带有向量搜索的图 QA：
app.invoke({"question": "查找关于氧化应激的文章。返回最相关文章的标题"})---ROUTE QUESTION------ROUTE QUESTION TO VECTOR SEARCH---> 正在进入新的 RetrievalQA 链...> 链完成。graph_qa_result['documents']{'query': '返回最相关文章的标题。','result': [{'a.title': '苔藓和谷类之间对脱落酸和应激的分子反应的保守性'}]}graph_qa_result.keys()dict_keys(['question', 'documents', 'article_ids', 'prompt_with_context', 'subqueries'])graph_qa_result['subqueries'][SubQuery(sub_query='查找与氧化应激相关的文章。'),SubQuery(sub_query='返回最相关文章的标题。')]
如你所见，根据用户问题，我们能够成功地将问题路由到正确的分支并检索到所需的输出。随着复杂性的增加，我们必须修改路由链本身的提示。虽然分解对于像这样的应用程序至关重要，但查询扩展是 LangChain 中的另一个功能，尤其是当有多种方式编写 Cypher 查询以返回类似答案时，这可能也是一个有用的工具。
我们已经涵盖了工作流程中最重要的部分。请跟随我的LangGraph示例(https://github.com/sgautam666/my_graph_blogs/tree/main/neo4j_rag_with_langGraph) 代码库以进行更深入的探索。
总结
这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。
起初，LangGraph 看起来需要大量的学习，但一旦你克服了这个障碍，它就会变得顺畅起来。未来，我会尝试将代理引入到工作流程中。如果你有任何建议，请与我联系。我正在尽可能多地学习。