社交网络分析(SNA)是一种强大的技术,用于探索个体、群体或实体之间的关系。它通过编程可视化复杂网络,广泛应用于社会学、市场营销和流行病学等领域。SNA的核心概念包括节点、边和中心性等,Python及其库(如NetworkX)是进行SNA的有效工具。SNA可用于识别关键影响者、检测安全威胁和分析社区结构。
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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