Neo4jとLangGraphを使用したGraphReaderの実装

このブログポストでは、構造化されたノウledgeグラフから情報を取得するために設計されたGraphReaderエージェントの実装について議論します。GraphReaderエージェントは、複雑な質問に答えるためのCompellingアプローチであるRAGアプリケーションの一部です。エージェントは、大規模言語モデル(LLM)を使用して、与えられたテキストから原子的事実とキー要素を識別し、それをグラフデータベースに格納します。テキストはまずチャンクに分割され、LLMは各チャンクから原子的事実とキー要素を抽出します。抽出された情報は、連続するチャンク間に関係が確立された状態でグラフデータベースにインポートされます。このブログポストでは、Neo4jをストレージレイヤーとして、LangChainとLangGraphを組み合わせてエージェントとそのフローを定義することで、GraphReaderエージェントを実装するためのステップバイステップガイドを提供します。