炸裂！知识图谱 + RAG 终极指南：10 分钟吃透向量检索到实时问答DAY5

正在学习知识图谱系列的朋友，一定对知识图谱与RAG（检索增强生成）的结合很感兴趣。二者结合最大优势在于实现全局数据关系表示。

传统RAG只能找到top-k个文本块，一旦文本块过多超出LLM上下文限制，回答质量就会受影响，而知识图谱能轻松解决这类问题。

比如用户问“有多少位于Germany的供应商” ，LLM结合知识图谱，通过Cypher查询可直接给出“有3家供应商位于Germany”的答案。

为了今天分享，从数据处理到构建知识图谱，如今要将KG接入RAG。

没看过之前内容的朋友，可回顾：

- day1：数据处理，转为知识图谱标准数据

- day2：构建知识图谱，存到Neo4J

- day3：企业批量创建，工程化处理知识数据

- day4：RAG学习，深入学langchain核心

- day5：GraphRAG融合，也就是本篇内容

今天将由浅入深，边实践边学方法论。

下面直接进入干货：

一、向量与相似文本检索

向量在机器学习中，是将对象和概念表示为连续数字（向量嵌入），通过向量空间距离判断语义相似性 。

常用的文本嵌入模型有Word2Vec、GLoVE等，图像嵌入常用VGG等CNN模型。

计算向量距离判断相似性，常见指标有欧氏距离、余弦相似度等，想深入了解可评论交流。

二、用neo4j图空间创建索引

在neo4j创建索引并接入RAG时，因图数据库数据量大，需指定索引节点。比如公司不同部门数据要隔离，避免泄密。

实操时，先激活conda环境，进入jupyter，检查.env文件key。然后加载key，用以下代码索引指定节点：

三、发起查询找相似元数据

索引完成后，可进行检索。先从单次查询入手，如查询"Andrew"员工节点：

四、精锁查询

比如只查询国家为“UK”的节点：

五、搭建chat应用

掌握上述内容后，用三步搭建图数据库chat应用：

1. 定义提示词：告知模型不知道的内容不要乱答

2. 创建查询引擎：用索引和提示词模板组成

3. 发起查询：如询问“介绍一下 Andrew?” ，模型会从节点获取信息并回答

六、自然语言转Cypher

索引占用资源，RAG实时性强。新数据到neo4j后，可用LLM将自然语言转Cypher实现实时访问修改，但需提前分配权限避免数据被误操作。

先连接neo4j，再用Few-Shot Prompting方法编写提示词教LLM写Cypher，并创建链式实例处理：