知识图谱：langchain neo4j gpt-3.5-turbo-0125实现

1.使用 Neo4jGraph 类来初始化图数据库的操作对象，这将用于后续的图数据添加和查询。

graph = Neo4jGraph()后续在此对neo4j添加图数据：

graph.add_graph_documents(graph_documents,baseEntityLabel=True,include_source=True)

2.文档切分

通过TokenTextSplitter 将文档内容切分为更小的片段，这有助于处理和分析。

3.转换文档

使用 LLMGraphTransformer 将切分后的文档转换成图形文档。

llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)
graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)

4.使用jupyter打印输出图数据

widget=GraphWidget(graph=session.run(cypher).graph())widget.node_label_mapping='id'display(widget)

查询到的一条neo4j图数据库的完整信息：

（贾宝玉--爱情关系--林黛玉）

源节点：

<record s="<Node" element_id="4:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:2" labels="frozenset({'erson'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '贾宝玉'}>

关系：

r=<relationship element_id="5:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:1152922604118474754" nodes="(<Node" labels="frozenset({'erson'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '贾宝玉'}>,<node element_id="4:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:3" labels="frozenset({'erson'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '林黛玉'}>) type='爱情关系' properties={}>

目标节点：

t=<node element_id="4:aacd41cc-95d0-49bb-a87d-7a6ad2fc8b8e:3" labels="frozenset({'erson'," '__entity__',="" '<="" span="">人物'}) properties={'id': '林黛玉'}>>