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Diffbot 是一套基于机器学习的产品，可以轻松地组织网络数据。 Diffbot 的 自然语言处理 API 允许从非结构化文本数据中提取实体、关系和语义含义。在 Colab 中打开

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用例

文本数据通常包含丰富的关系和见解，可用于各种分析、推荐引擎或知识管理应用程序。 通过将 Diffbot 的 NLP API 与图数据库 Neo4j 结合使用，您可以根据从文本中提取的信息创建功能强大、动态的图结构。这些图结构可以完全查询，并可以集成到各种应用程序中。 这种组合允许以下用例：
  • 从文本文档、网站或社交媒体源构建知识图谱（如 Diffbot 的知识图谱）。
  • 根据数据中的语义关系生成推荐。
  • 创建能够理解实体之间关系的高级搜索功能。
  • 构建分析仪表盘，允许用户探索数据中隐藏的关系。

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概览

LangChain 提供与图数据库交互的工具
  1. 使用图转换器和存储集成 从文本构建知识图谱
  2. 使用用于查询创建和执行的链 查询图数据库
  3. 使用代理 与图数据库交互，实现强大而灵活的查询

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设置

首先，获取所需包并设置环境变量 
pip install -qU  langchain langchain-experimental langchain-openai langchain-neo4j neo4j wikipedia

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Diffbot 自然语言处理 API

Diffbot 的 NLP API 是一种用于从非结构化文本数据中提取实体、关系和语义上下文的工具。这些提取的信息可用于构建知识图谱。要使用该 API，您需要从 Diffbot 获取免费的 API 令牌。 
from langchain_experimental.graph_transformers.diffbot import DiffbotGraphTransformer

diffbot_api_key = "DIFFBOT_KEY"
diffbot_nlp = DiffbotGraphTransformer(diffbot_api_key=diffbot_api_key)
此代码获取关于“沃伦·巴菲特”的维基百科文章，然后使用 DiffbotGraphTransformer 提取实体和关系。DiffbotGraphTransformer 输出结构化数据 GraphDocument，可用于填充图数据库。请注意，由于 Diffbot 的 每个 API 请求的字符限制，因此避免了文本分块。 
from langchain_community.document_loaders import WikipediaLoader

query = "Warren Buffett"
raw_documents = WikipediaLoader(query=query).load()
graph_documents = diffbot_nlp.convert_to_graph_documents(raw_documents)

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将数据加载到知识图谱中

您需要有一个正在运行的 Neo4j 实例。一个选项是在其 Aura 云服务中创建 免费的 Neo4j 数据库实例。您还可以使用 Neo4j Desktop 应用程序在本地运行数据库，或者运行 Docker 容器。您可以通过执行以下脚本来运行本地 Docker 容器 
docker run \
    --name neo4j \
    -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
    -d \
    -e NEO4J_AUTH=neo4j/password \
    -e NEO4J_PLUGINS=\[\"apoc\"\]  \
    neo4j:latest
如果您正在使用 Docker 容器，您需要等待几秒钟以使数据库启动。 
from langchain_neo4j import Neo4jGraph

url = "bolt://:7687"
username = "neo4j"
password = "password"

graph = Neo4jGraph(url=url, username=username, password=password)
可以使用 add_graph_documents 方法将 GraphDocuments 加载到知识图谱中。 
graph.add_graph_documents(graph_documents)

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刷新图模式信息

如果数据库的模式发生变化，您可以刷新生成 Cypher 语句所需的模式信息 
graph.refresh_schema()

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查询图

我们现在可以使用图 Cypher QA 链来向图提出问题。建议使用 gpt-4 来构建 Cypher 查询以获得最佳体验。 
from langchain_neo4j import GraphCypherQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    cypher_llm=ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4"),
    qa_llm=ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo"),
    graph=graph,
    verbose=True,
    allow_dangerous_requests=True,
)

chain.run("Which university did Warren Buffett attend?")

> Entering new GraphCypherQAChain chain...
Generated Cypher:
MATCH (p:Person {name: "Warren Buffett"})-[:EDUCATED_AT]->(o:Organization)
RETURN o.name
Full Context:
[{'o.name': 'New York Institute of Finance'}, {'o.name': 'Alice Deal Junior High School'}, {'o.name': 'Woodrow Wilson High School'}, {'o.name': 'University of Nebraska'}]

> Finished chain.

'Warren Buffett attended the University of Nebraska.'

chain.run("Who is or was working at Berkshire Hathaway?")

> Entering new GraphCypherQAChain chain...
Generated Cypher:
MATCH (p:Person)-[r:EMPLOYEE_OR_MEMBER_OF]->(o:Organization) WHERE o.name = 'Berkshire Hathaway' RETURN p.name
Full Context:
[{'p.name': 'Charlie Munger'}, {'p.name': 'Oliver Chace'}, {'p.name': 'Howard Buffett'}, {'p.name': 'Howard'}, {'p.name': 'Susan Buffett'}, {'p.name': 'Warren Buffett'}]

> Finished chain.

'Charlie Munger, Oliver Chace, Howard Buffett, Susan Buffett, and Warren Buffett are or were working at Berkshire Hathaway.'
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