案例4：企业知识图谱问答¶
难度: ⭐⭐⭐ 高级 | 技术栈: GraphRAG, Neo4j, NetworkX, 多跳推理
结合知识图谱的RAG系统，支持复杂的多跳推理和关系查询
🎯 案例特点¶
- ✅ GraphRAG: 图谱+向量混合检索
- ✅ 多跳推理: 复杂关系链推理
- ✅ 路径可视化: 推理路径可视化展示
- ✅ Neo4j集成: 专业图数据库
🚀 快速开始¶
cd projects/case4-knowledge-graph
pip install -r requirements.txt
# 启动Neo4j docker
docker-compose up -d
python main.py
🔑 核心技术¶
知识图谱构建¶
from neo4j import GraphDatabase
class KnowledgeGraph:
def __init__(self, uri="bolt://localhost:7687"):
self.driver = GraphDatabase.driver(uri)
def create_entity(self, entity_type, name, properties):
"""创建实体节点"""
query = """
CREATE (e:{type} $props)
RETURN e
""".format(type=entity_type)
with self.driver.session() as session:
return session.run(query, props=properties)
def create_relation(self, from_entity, to_entity, relation_type):
"""创建关系"""
query = """
MATCH (a), (b)
WHERE a.name = $from AND b.name = $to
CREATE (a)-[r:{rel}]->(b)
RETURN r
""".format(rel=relation_type)
with self.driver.session() as session:
return session.run(query, from=from_entity, to=to)
多跳推理¶
def multi_hop_query(query_entity, relation_path, max_hops=3):
"""多跳推理查询"""
# 构建Cypher查询
cypher = """
MATCH path = (start {name: $entity})
"""
# 添加跳数
for i in range(max_hops):
cypher += f"-[r{i}]->(n{i}) "
cypher += "RETURN path"
# 执行查询
result = graph_db.run(cypher, entity=query_entity)
return visualize_paths(result)
📊 图谱示例¶
查询: "产品A的供应商在哪个城市？"
推理路径: 产品A → 配件 → 供应商 → 城市
🎓 学习要点¶
- 知识图谱
- 实体和关系建模
- 图数据库操作
-
Cypher查询语言
-
图算法
- 最短路径
- 子图匹配
-
关联挖掘
-
GraphRAG
- 图谱+向量融合
- 结构化+非结构化
- 推理优化