Implémentation de GraphReader avec Neo4j et LangGraph

Cet article de blog traite de la mise en œuvre de l'agent GraphReader, conçu pour extraire des informations d'un graphe de connaissances structuré. L'agent GraphReader fait partie des applications RAG, qui deviennent une approche convaincante pour répondre à des questions complexes. L'agent utilise un grand modèle de langage (LLM) pour identifier les faits atomiques et les éléments clés à partir d'un texte donné, puis stocke ces informations dans une base de données en graphe. Le texte est d'abord divisé en morceaux, puis l'LLM extrait les faits atomiques et les éléments clés de chaque morceau. Les informations extraites sont ensuite importées dans une base de données en graphe, avec des relations établies entre les morceaux consécutifs. L'article de blog propose un guide étape par étape sur la manière de mettre en œuvre l'agent GraphReader en utilisant Neo4j comme couche de stockage et LangChain en combinaison avec LangGraph pour définir l'agent et son flux.