Реализация GraphReader с помощью Neo4j и LangGraph

В этом блоге обсуждается реализация агента GraphReader, который предназначен для извлечения информации из структурированного знаний графа. Агент GraphReader является частью приложений RAG, которые становятся привлекательным способом отвечать на сложные вопросы. Агент использует большой языковой модель (БЯМ) для выявления атомарных фактов и ключевых элементов из данного текста, а затем хранит эту информацию в графической базе данных. Текст сначала разбивается на фрагменты, а затем БЯМ извлекает атомарные факты и ключевые элементы из каждого фрагмента. Извлеченная информация затем импортируется в графическую базу данных, устанавливаются связи между последовательными фрагментами. В блоге предоставляется пошаговое руководство по реализации агента GraphReader с использованием Neo4j в качестве слоя хранения и LangChain в сочетании с LangGraph для определения агента и его потока.