Microsofts GraphRAG-implementatie is effectief gebruikt om kennisgrafieken te bouwen uit bronnen documenten verwerkt door een Grote Taalmodel (GTM). De output is gestructureerde informatie over entiteiten en hun relaties, die verder wordt verwerkt met behulp van grafiekenalgoritmes zoals de Leidense gemeenschap detectie-algoritme om samenvattingen te genereren. Deze post bespreekt hoe de GraphRAG-uitvoer kan worden opgeslagen in Neo4j en hoe lokale en globale retrievers kunnen worden geïmplementeerd met behulp van LangChain of LlamaIndex. De dataset die wordt gebruikt is "A Christmas Carol" van Charles Dickens. Hoewel het proces van grafiekextractie kan worden overgeslagen, zijn enkele belangrijke configuraties het selecteren van entiteitstypen (organisaties, mensen, evenementen, geo) en het instellen van de maximale oogst om meerdere extractiepassen uit te voeren voor een grondig informatievang. De output van de grafiekextractiepijpleiding wordt opgeslagen als parquet-bestanden, die vervolgens worden geïmporteerd in Neo4j. Het importproces kan worden gedaan met een gratis cloud Aura-instantie of een lokale Neo4j-omgeving, met de importcode beschikbaar als een Jupyter-notebook op GitHub. Nadat de data is geïmporteerd in Neo4j, wordt een eenvoudige grafiekanalyse uitgevoerd met behulp van Cypher-queries om de structuur en inhoud van de geëxtraheerde data te begrijpen. Bijvoorbeeld kan de verdeling van geëxtraheerde entiteiten en knooppuntengraden worden geanalyseerd om inzichten in de data te verkrijgen. De geëxtraheerde entiteiten en hun relaties worden visualiseerd en gevalideerd met behulp van de Neo4j-Browser. Voor de implementatie van retrievers maakt de lokale retriever gebruik van vectorzoektocht om relevante knooppunten te identificeren en vervolgens gekoppelde informatie in de LLM-prompt te injecteren. De vectorindex wordt geconfigureerd en de zoekquery wordt gedefinieerd om relevante tekstdata te verzamelen, zoals tekstfragmenten, gemeenschapsrapporten en relatieomschrijvingen. Dit wordt geïmplementeerd met behulp van zowel LangChain als LlamaIndex, met de zoekquery aangepast voor elk framework. De globale retriever daarentegen itereert over gemeenschapssamenvattingen op een gespecificeerd hiërarchisch niveau, genererend tussenliggende samenvattingen en een finale respons. Deze benadering vereenvoudigt het zoekproces, maar vereist het selecteren van het juiste hiërarchische niveau voor de beste resultaten. In samenvatting maakt de integratie van GraphRAG met Neo4j en retrieverframeworks zoals LangChain en LlamaIndex geavanceerde data-opname mogelijk uit gestructureerde kennisgrafieken, gebruikmakend van zowel lokale als globale zoekstrategieën. Deze implementatie toont de praktische toepassingen van GraphRAG bij het analyseren en ondervragen van gestructureerde informatie geëxtraheerd uit tekstuele bronnen.