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话接上文《图技术在 LLM 下的利用：常识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》同大家简略介绍过 LLM 和图、常识图谱相干的联合，当初我来和大家分享下最新的成绩。毕竟，从 GPT-3 开始展现出超出预期的“理解能力“开始，我始终在做 Graph + LLM 技术组合、互补的钻研、摸索和分享，截止到当初 NebulaGraph 曾经在 LlamaIndex 与 Langchain 我的项目做出了不少当先的奉献。
是时候，来给你展现展现我的劳动成果了。本文的主题是咱们认为这个 LLM+ 畛域最唾手可得、最容易摘取的果实，Text2Cypher：自然语言生成图查问。
Text2Cypher
顾名思义，Text2Cypher 做的就是把自然语言的文本转换成 Cypher 查问语句的这件事儿。和另一个大家可能曾经比拟相熟的场景 Text2SQL：文本转换 SQL 在模式上没有什么区别。而实质上，大多数常识图谱、图数据库的利用都是在图上依照人类志愿进行查问，咱们在图数据库上结构不便的可视化工具、封装不便的 API 的工作都是为这个指标服务的。
始终以来，妨碍图数据库、常识图谱被更广泛应用的次要因素可能就是图数据库的查问门槛了。那么，在没有大语言模型的时候，咱们是怎么做的呢？
传统的 Text2Cypher
文本到查问这个畛域，在大语言模型之前就始终存在这样的需要，始终是常识图谱最常见的利用之一，比方 KBQA（基于知识库的问答零碎）的零碎外部实质上就是 Text2Cypher。
这里以我之前写的我的项目 Siwi（发音：/ˈsɪwi/，一个基于篮球运动员数据集的问答利用）为例。
先来理解一下它的后端架构：
┌─────────────┬───────────────────────────────────┐
│ Speech │ Frontend │
│ ┌──────────▼──────────┐ Siwi, /ˈsɪwi/ │
│ │ Web_Speech_API │ A PoC of Dialog System │
│ │ Vue.JS │ With Graph Database │
│ │ │ Backed Knowledge Graph │
│ └──────────┬──────────┘ │
│ │ Sentence Backend │
│┌────────────┼────────────────────────────┐ │
││ ┌──────────▼──────────┐ │ │
││ │ Web API, Flask │ ./app/ │ │
││ └──────────┬──────────┘ │ │
││ │ Sentence ./bot/ │ │
││ ┌──────────▼──────────┐ │ │
││ │ Intent Matching, │ ./bot/classifier│ │
││ │ Symentic Processing │ │ │
││ └──────────┬──────────┘ │ │
││ │ Intent, Enties │ │
││ ┌──────────▼──────────┐ │ │
││ │ Intent Actor │ ./bot/actions │ │
│└─┴──────────┬──────────┴─────────────────┘ │
│ │ Graph Query │
│ ┌──────────▼──────────┐ │
│ │ Graph Database │ NebulaGraph │
│ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────┘当一个问题语句发送过去之后，它首先要做用意辨认（Intent）、实体辨认（Entity），而后再利用 NLP 模型或者代码把相应的用意和实体结构成常识图谱的查问语句，最终查问图数据库，并依据返回后果结构答案。
能够设想，让程序可能：
- 从自然语言中了解用意 ：对应到哪一类反对答复的问题
- 找出实体 ：问题中波及到的次要个体
- 从用意和实体结构查问语句
这不可能是一个容易的开发工作，一个真正可能落地的实现，其训练的模型或者实现的规定代码，所需思考的边界条件可能十分多。
三行代码搞定 Text2Cypher
而在“后大语言模型”时代，这种从前须要专门训练或者写规定的“智能”利用场景成了通用模型 + 提醒工程（Prompt Engineering）就能实现的工作。
注：提醒工程（prompt）是指通过自然语言形容，让生成模型、语言模型实现“智能”工作的办法。
事实上，在 GPT-3 刚公布之后，我就开始利用它帮忙我写很多非常复杂的 Cypher 查问语句了，我发现它能够写很多非常复杂的模式匹配、多步条件那种之前我须要一点点调试，半天能力写进去的语句。通常在它的答案之上，我只须要略微批改就能够了，而且往往我还能从它的答案里晓得我之前没理解到的 Cypher 语法盲区。
起初，在往年二月份的时候，我就试着实现了一个基于 GPT-3（因为那时候还没有 GPT-3.5）的我的项目：ngql-GPT（代码仓库）。
图 1：Demo 图
它的工作原理非常简单，和 Text2SQL 没有区别。大语言模型曾经通过公共畛域学习了 Cypher 的语法表白，咱们在提出工作的时候，只须要让 LLM 晓得咱们要查问的图的 Schema 作为上下文就能够了。
所以，基本上 prompt 就是：
你是一位 NebulaGraph Cypher 专家，请依据给定的图 Schema 和问题，写出查问语句。schema 如下：---
{schema}
---
问题如下：---
{question}
---
上面写出查问语句：然而，真实世界的 prompt 往往还须要减少额定的要求：
- 只返回语句，不必给出解释，不必赔罪
- 强调不要写超出 schema 之外的点、边类型
感兴趣的同学，能够参考我在 LlamaIndex 的 KnowlegeGraph Query Engine 中的实现。
在实在场景中，咱们想疾速学习、构建大语言模型利用的时候，经常会用到 LangChain 或者 LlamaIndex 这样的编排（Orchestrator）工具，它们能够帮咱们做很多正当的形象，从而防止从头去实现很多通用的脚手架代码：
- 和不同语言模型交互
- 和不同向量数据库交互
- 数据宰割
而且，这些编排工具还内置了很多工程办法的最佳实际。这样，咱们经常调用一个办法就能够用到最新、最好用的大语言模型钻研论文的办法了，比方 FLARE、Guidence。
为此，我在 LlamaIndex 和 LangChain 中都奉献了能够不便进行 NebulaGraph 上 Text2Cypher 的工具，真正做到 3 行代码，Text2Cypher。
NebulaGraph 上的 Text2Cypher
在 LlamaIndex 的 KnowledgeQueryEngine 和 LangChain 的 NebulaGraphQAChain 中：NebulaGraph 图数据库的 Schema 获取、Cypher 语句生成的 prompt、各种 LLM 的调用、后果的解决、连接，咱们能够全都不必关怀，开箱即用！
应用 LlamaIndex
用 LlamaIndex，咱们只须要：
- 创立一个
NebulaGraphStore实例 - 创立一个
KnowledgeQueryEngine
就能够间接进行问答了，是不是超级简略？具体的过程，能够参考文档：https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/examples/query_engine/knowledge_graph_query_engine.html
from llama_index.query_engine import KnowledgeGraphQueryEngine
from llama_index.storage.storage_context import StorageContext
from llama_index.graph_stores import NebulaGraphStore
graph_store = NebulaGraphStore(space_name=space_name, edge_types=edge_types, rel_prop_names=rel_prop_names, tags=tags)
storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_store)
nl2kg_query_engine = KnowledgeGraphQueryEngine(
storage_context=storage_context,
service_context=service_context,
llm=llm,
verbose=True,
)
# 问答
response = nl2kg_query_engine.query("Tell me about Peter Quill?",)
# 只生成语句
graph_query = nl2kg_query_engine.generate_query("Tell me about Peter Quill?",)应用 LangChain
相似的，在 Langchain 里，咱们只须要：
- 创立一个
NebulaGraph实例 - 创立一个
NebulaGraphQAChain实例
就能够间接发问了。还是一样，具体过程参考文档：https://python.langchain.com/docs/modules/chains/additional/graph_nebula_qa
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import NebulaGraphQAChain
from langchain.graphs import NebulaGraph
graph = NebulaGraph(
space=space_name,
username="root",
password="nebula",
address="127.0.0.1",
port=9669,
session_pool_size=30,
)
chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(llm, graph=graph, verbose=True)
chain.run("Tell me about Peter Quill?",)Demo
如果你对 Text2Cypher 感兴趣，能够去 Demo 地址：https://www.siwei.io/demos/text2cypher/ 体验下。
这个 Demo 展现了如何利用 LLM 从不同类型的信息源（以维基百科为例）中抽取常识三元组，并存储到图数据库 NebulaGraph 中。
本 Demo 中，咱们先抽取了维基百科中对于《河汉护卫队 3》的信息，再利用 LLM 生成的常识三元组，构建了一个图谱。跟着，利用 Cypher 查问图谱，最初利用 LlamaIndex 和 LangChain 中的 Text2Cypher，实现了自然语言查问图谱的性能。
当然，你能够点击其余标签亲自试玩图谱的可视化、Cypher 查问、自然语言查问（Text2Cypher）等性能。
这里能够下载 残缺的 Jupyter Notebook。
论断
有了 LLM，常识图谱、NebulaGraph 图数据库中的的数据中进行 Text2Cypher 素来没有这么简略过。
一个具备更强人机、机器接入的常识图谱能够代表了全新的时代，咱们可能不须要从前那样高额老本去实现图库之上的后端服务，也不再须要培训能力让领域专家从图中获取重要的洞察了。
利用 LlamaIndex 或者 LangChain 中的生态集成，咱们能够简直没有开发成本地几行代码把本人的利用、图数据智能化。
然而，Text2Cypher 只是一个开始，请大家关注咱们后续的文章，展示更多常识图谱、图数据库为大语言模型生态带来的改革。
相干浏览
- 对于 LLM 和图、图数据库的那些事
- LLM：常识图谱的另类实际
- 图技术在 LLM 下的利用：常识图谱驱动的大语言模型 Llama Index
- 利用 ChatGLM 构建常识图谱
谢谢你读完本文 (///▽///)
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