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dspy-neo4j-knowledge-graph

dspy-neo4j-knowledge-graph

DSPy和Neo4j驱动的自动知识图谱构建工具

dspy-neo4j-knowledge-graph项目结合DSPy、Neo4j和GPT-4技术，实现文本到知识图谱的自动化构建。系统能从文本中提取实体和关系，生成Cypher查询语句，并在Neo4j数据库中创建知识图谱。通过优化模式上下文，支持与现有数据结构的连接。项目提供简洁的安装和使用流程，为知识图谱研究和应用提供开源解决方案。项目采用Docker容器化部署Neo4j，简化了环境配置过程。使用Python虚拟环境管理依赖，确保了运行环境的一致性。系统通过环境变量配置API密钥和数据库连接，增强了安全性和灵活性。项目文档提供了详细的安装、使用和清理说明，便于用户快速上手和维护。

知识图谱DSPyNeo4jGPT-4DockerGithub开源项目
GitHub文档

dspy-neo4j知识图谱

使用DSPy和Neo4j的LLM驱动自动化知识图谱构建。

知识图谱

项目结构

dspy-neo4j-knowledge-graph/
├── README.md
├── examples
├── requirements.txt
├── run.py
└── src

描述

使用DSPy、Neo4j和OpenAI的GPT-4来模型化实体和关系并构建知识图谱。当给定一段文字或文本块时，该应用程序使用DSPy库和OpenAI的GPT-4来提取实体和关系，并生成Cypher语句，然后在Neo4j中运行以创建知识图谱。

优化的模式上下文

当前图谱模式作为节点、关系和属性的列表传递给模型，作为提示的上下文。这允许模型使用现有模式的元素，并在现有实体和关系之间建立连接。

快速开始

  1. 克隆仓库。
  2. 创建一个Python虚拟环境并安装所需的包。
  3. 创建一个.env文件并添加所需的环境变量。
  4. 使用Docker运行Neo4j。
  5. 运行python3 run.py并在提示中粘贴你的文本。
  6. 导航到http://localhost:7474/browser/以在Neo4j浏览器中查看知识图谱。

安装

先决条件

  • Python 3.12
  • OpenAI API密钥
  • Docker

环境变量

在开始之前，请确保创建一个.env文件并添加你的OpenAI API密钥。

NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
OPENAI_API_KEY=<你的api密钥>

Python虚拟环境

创建一个Python虚拟环境并安装所需的包。

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

使用方法

使用Docker运行Neo4j。

docker run \
    --name dspy-kg \
    --publish=7474:7474 \
    --publish=7687:7687 \
    --env "NEO4J_AUTH=none" \
    neo4j:5.15

清理

停止并移除Neo4j容器。

docker stop dspy-kg
docker rm dspy-kg

停用Python虚拟环境。

deactivate
rm -rf .venv

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请见LICENSE文件。

参考资料

联系方式

主要联系人： @chrisammon3000

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