如何利用Neo4j扩展GraphRAG以实现高效的文档查询
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本教程展示了一个可扩展的GraphRAG系统的架构示例实现，利用Neo4j存储和管理从文档中提取的图数据。使用OpenAI的GPT-4o模型处理文档，提取实体和关系，并存储在Neo4j图中，以便更容易处理大型数据集和使用图算法回答查询。强调基于中心性的检索，提高查询响应的相关性。提供完整的源代码和设置Neo4j的指南。
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关键要点
- 本教程展示了一个可扩展的GraphRAG系统架构示例，利用Neo4j存储和管理从文档中提取的图数据。
- 使用OpenAI的GPT-4o模型处理文档，提取实体和关系，并存储在Neo4j图中。
- 强调基于中心性的检索，提高查询响应的相关性。
- 提供完整的源代码和设置Neo4j的指南。
- 项目采用面向对象的方法，具有管理关键组件的不同类。
- DocumentProcessor类负责处理文档，提取关键实体和关系，并进行总结。
- GraphManager类处理图的构建和重投影，计算中心性度量，并管理新数据的更新。
- QueryHandler类利用中心性度量生成更相关和准确的用户查询响应。
- 当添加新文档时，图会重新索引以更新实体、关系和中心性度量。
- 通过使用Neo4j和类基于的方法，构建了一个可扩展和高效的GraphRAG管道。
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