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介绍属性图索引：利用大型语言模型构建知识图谱的新强大方式
原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
LlamaIndex推出了新的属性图索引功能，增强了知识图谱的灵活性和扩展性。该索引支持多种提取方式和查询技术，包括模式引导提取、隐式提取和自由形式提取。用户可以使用Cypher查询语言进行复杂查询，并结合向量检索和同义词检索，提升知识图谱的建模和查询能力。
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关键要点
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LlamaIndex推出了新的属性图索引功能，增强了知识图谱的灵活性和扩展性。
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该索引支持多种提取方式，包括模式引导提取、隐式提取和自由形式提取。
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用户可以使用Cypher查询语言进行复杂查询，提升知识图谱的建模和查询能力。
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属性图索引允许用户为节点和关系分配标签和属性，支持文本节点作为向量嵌入。
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用户可以将图视为向量数据库的超集，进行混合搜索。
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属性图索引支持关键字/同义词检索、向量相似性检索和自定义图遍历等多种查询技术。
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延伸问答
属性图索引的主要功能是什么？
属性图索引增强了知识图谱的灵活性和扩展性，支持多种提取方式和查询技术。
如何使用Cypher查询语言进行复杂查询？
用户可以使用Cypher查询语言指定复杂的图模式，并遍历多个关系。
属性图索引支持哪些提取方式？
属性图索引支持模式引导提取、隐式提取和自由形式提取等多种方式。
属性图索引如何处理节点和关系的标签和属性？
属性图索引允许用户为节点和关系分配标签和属性，以增强图的表达能力。
用户如何进行混合搜索？
用户可以将图视为向量数据库的超集，结合关键字检索和向量相似性检索进行混合搜索。
属性图索引的存储和检索机制是什么？
属性图索引使用PropertyGraphStore抽象来存储和检索图数据，支持节点和关系的插入、更新及查询。
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