企业如何有效的使用图谱?

使用图谱的有效方式
Cypher生成的致命问题
做图谱的思路
Schema设计
使用示例
1. 输入文本
2. LLM输出
咱们的社群
1. 如果你有场景和困难, 欢迎找我聊聊AI

使用图谱的有效方式

理解用户意图 → 选择模板 → 提取参数（AI擅长的NLP任务）

核心优势: 每次预制一个Cypher就是对一个场景的深入理解。

Cypher生成的致命问题

❌ 语法错误风险

AI可能生成：

MATCH (p:Person WHERE name = "马斯克"  -- 缺少右括号
MATCH (p:Person)-[:CREATED_BY]→(o:Organization  -- 箭头符号错误
MATCH (p:Persion)  -- 拼写错误

问题：即使GPT-4也会犯低级语法错误
后果：查询直接报错，用户体验极差

❌ Schema幻觉问题

AI可能编造不存在的标签/关系：

MATCH (p:Person)-[:FOUNDED_BY]->(o:Company)  -- 实际应该是CREATED_BY + Organization
MATCH (p:Person)-[:IS_FRIEND_OF]->(o:Person)  -- 关系类型根本不在Schema里

问题：AI”自作聪明”创造新类型
后果：查询结果为空，用户以为没有数据

❌ 性能灾难

AI可能生成超低效查询：

MATCH (a)-[*5..10]-(b)  -- 5-10跳遍历，可能导致数据库卡死
MATCH (a), (b), (c), (d)  -- 笛卡尔积，数据量大了直接崩
WHERE a.name = "马斯克" OR b.name = "马斯克" OR c.name = "马斯克"

做图谱的思路

核心思路: 通过Schema约束的LLM抽取方法，让大模型在预定义的实体类型和关系类型范围内，生成结构化的JSON图谱数据。这种方法在准确性、通用性和可维护性之间取得了良好平衡。

示例查询：

CALL db.index.fulltext.queryNodes("entity_index", $query)
YIELD node, score
MATCH (node)-[r]->(neighbor)
RETURN node.name + ' ' + type(r) + ' ' + neighbor.name as text
LIMIT 5

Schema设计

节点标签（实体类型）

VALID_NODE_LABELS = [
    "Person",        # 人物：马斯克、乔布斯
    "Organization",  # 组织：特斯拉、苹果
    "Location",      # 地点：加州、北京
    "Concept",       # 概念：AI、区块链
    "Document",      # 文档：报告、论文
    "Event",         # 事件：发布会、并购
    "Product"        # 产品：iPhone、Model 3
]

关系类型

VALID_RELATION_TYPES = [
    "WORKS_FOR",     # 雇佣：马斯克 →WORKS_FOR→ 特斯拉
    "LOCATED_IN",    # 位置：特斯拉 →LOCATED_IN→ 加州
    "RELATES_TO",    # 相关：AI →RELATES_TO→ 机器学习
    "MENTIONS",      # 提及：文档 →MENTIONS→ 公司
    "PART_OF",       # 部分：加州 →PART_OF→ 美国
    "CREATED_BY",    # 创建：SpaceX →CREATED_BY→ 马斯克
    "HAS_FEATURE"    # 特征：产品 →HAS_FEATURE→ 功能
]

Prompt模板

prompt = f"""
You are a Knowledge Graph extraction engine.
Extract nodes and relationships from the text.

Allowed Node Labels: {VALID_NODE_LABELS}
Allowed Relationship Types: {VALID_RELATION_TYPES}

Return JSON format only:
nodes],
    "edges": [source]
}}

Input Text:
{text}
"""

使用示例

输入文本

"Elon Musk founded SpaceX in 2002. The company is headquartered in Hawthorne, California."

LLM输出

{
    "nodes": [
        {"id": "Elon Musk", "type": "Person"},
        {"id": "SpaceX", "type": "Organization"},
        {"id": "2002", "type": "Event"},
        {"id": "Hawthorne", "type": "Location"},
        {"id": "California", "type": "Location"}
    ],
    "edges": [
        {"source": "Elon Musk", "target": "SpaceX", "type": "CREATED_BY"},
        {"source": "SpaceX", "target": "2002", "type": "RELATES_TO"},
        {"source": "SpaceX", "target": "Hawthorne", "type": "LOCATED_IN"},
        {"source": "Hawthorne", "target": "California", "type": "PART_OF"}
    ]
}

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