通過 Cypher 實現 LLM 驅動的 Neo4j 智能

在當今這個數據驅動的世界里，信息量巨大、動態變化且往往是非結構化的，挖掘有意義的關聯變得至關重要。知識圖譜（Knowledge Graphs） 提供了一種結構化的方式來表示實體及其關系，讓機器不僅能處理原始數據，還能理解上下文。它們已經成為智能系統的基石，驅動了語義搜索、推薦引擎、問答系統和企業決策——通過將數據點連接成一個機器可理解的網絡。

但隨著知識圖譜的規模和復雜性增加，它們常常會面臨信息過時、關系缺失或用戶生成的內容模糊等問題。想象一下，如果我們能打造一個能隨時間自我改進的知識圖譜，自動修復不一致并豐富數據呢？這就是自我糾正知識圖譜的用武之地。

在這篇文章中，我們將深入探討如何利用大型語言模型（LLMs）（如 GPT）和Neo4j這樣的圖數據庫，構建自我糾正的知識圖譜。在進入實現之前，以下是你需要跟進的資源鏈接：

• 數據鏈接：??https://www.kaggle.com/datasets/akashdatascience/city-graph-knowledgebase??
• 配置 Neo4j 實例的鏈接：??https://console-preview.neo4j.io/projects/fb78075b-e5c1-4f27-9acd-8b22c24b8df0/instances??

理解知識圖譜

知識圖譜是一種強大的信息表示方式，通過將現實世界的實體（如人、城市、組織、概念）組織成一個網絡，并通過有意義的關系連接起來。與傳統數據庫將數據存儲在孤立表格不同，知識圖譜更自然地模擬現實世界，捕捉數據點之間的上下文和關聯。

舉個例子，班加羅爾（Bangalore）是印度的一個城市，包含兩個區域：Indiranagar 和 Whitefield。Indiranagar 有 Toit Brewery 和 100 Feet Road 這樣的地標，而 Whitefield 有 ITPL 和 Phoenix Marketcity。這些關系可以在圖譜中這樣表達：

首先，我們定義節點（Nodes）：

• 節點：城市 → Bangalore
• 節點：區域 → Indiranagar, Whitefield
• 節點：地標 → Toit Brewery, 100 Feet Road, ITPL, Phoenix Marketcity

然后是一些關系（Relationships）：

• Bangalore HAS_AREA Indiranagar, Bangalore HAS_AREA Whitefield
• Indiranagar HAS_LANDMARK Toit Brewery, Indiranagar HAS_LANDMARK 100 Feet Road
• Whitefield HAS_LANDMARK ITPL, Whitefield HAS_LANDMARK Phoenix Marketcity

以下是 Neo4j 中城市-區域-地標的圖譜展示：

班加羅爾知識圖譜：城市、區域和地標及其連接

這種基于圖的格式支持豐富的查詢、直觀的探索和數據的語義理解。不管你是打造推薦引擎、聊天機器人還是研究助手，知識圖譜都是需要推理、解釋和隨信息演化的系統的支柱。它們在 AI 中的廣泛應用，體現了它們連接結構化數據與現實世界復雜性的能力。

知識圖譜的挑戰

盡管知識圖譜很有用，但在規?；S護時會遇到不少挑戰：

知識圖譜是組織和連接信息的強大工具，但在大規模維護時絕非易事。最大的障礙之一是節點中常出現的描述不一致或模糊。比如，城市數據集可能包含像“是個好地方”或“適合家庭”的內容。這些短語雖然有一定含義，但對計算系統來說太模糊，語義價值有限。過時或過于簡短的描述進一步降低了圖譜的實用性，讓城市儀表板或推薦系統等應用難以依賴。

另一個大問題是關系缺失或錯誤。在現實世界的數據集中，節點之間的連接常常不完整或標注錯誤。比如，一個城市可能與某個區域關聯，但關系可能缺少關鍵元數據，比如這個區域是住宅區、商業區還是歷史區域。這些缺失導致推理不準確，限制了下游應用做出明智決策的能力。

最后是規模化和人工維護的挑戰。手動整理知識圖譜——無論是清洗描述、修復關系還是驗證元數據——都需要大量時間和專業知識。小規模時還能應付，但當圖譜擴展到數千或數百萬節點和邊時，這個過程就變得不堪重負。沒有自動化，保持圖譜的準確性和實時性幾乎不可能。

問題陳述

知識圖譜的核心挑戰是：如何確保其存儲的知識隨時間保持準確、一致和最新？在現實應用中，新聞文章、報告和用戶生成內容等不同來源會不斷涌入新數據。這些輸入往往包含模糊描述、過時信息甚至與現有事實矛盾的內容。比如，一個數據集可能說某地主要是住宅區，而另一個卻描述它為繁忙的商業中心。如果不加處理，這些差異會讓圖譜變得不可靠，降低其在決策或自動推理中的價值。

手動整理和驗證這些更新不僅繁瑣，而且隨著圖譜擴展到數百萬節點和關系，規模化幾乎不可能。這就迫切需要一個能檢測不準確、解決沖突并在無需持續人工干預的情況下豐富數據的系統。

我們的目標是設計一個由大型語言模型（LLMs）驅動的自我糾正知識圖譜管道，結合 Neo4j 實現可擴展的圖存儲和查詢。通過利用 LLMs 的推理能力，我們可以自動識別不一致、推斷缺失屬性并優化模糊描述，而 Neo4j 確保圖譜保持結構化、可查詢且始終最新。簡而言之，我們要打造一個不僅存儲知識，還能持續演化和改進的動態系統。

知識圖譜的自我糾正

隨著知識圖譜的規模和演化，保持其準確性和一致性成了越來越大的挑戰。

數據可能變得過時、不完整、模糊甚至沖突——尤其是當數據來自多個系統或用戶輸入時。這時候，自我糾正就變得至關重要。

一個自我糾正知識圖譜系統通過以下三個關鍵任務持續改進：

1. 檢測— 系統智能掃描知識圖譜，識別模糊描述、缺失上下文、重復條目或錯誤關系等問題。它會標記異常，比如不一致的命名（例如，“Bangalore” vs. “Bengaluru”反映近期變化）、不合邏輯的連接或過時的實體細節。
2. 糾正— 一旦發現問題數據，語言模型（如 GPT-4）會介入，推斷更正確或準確的版本。這可能包括重寫描述以更清晰、填補缺失的實體屬性或根據上下文理解建議正確的節點關系。
3. 更新— 驗證后，圖譜會用改進的數據更新。關鍵是，系統會保留原始數據的來源，保存舊值或版本以確保透明和可追溯。這讓知識圖譜不僅能自我糾正，還能隨時間保持可解釋和可信。

通過自動化這個循環，知識圖譜變成一個活的、學習的系統——無需持續人工干預，就能保持相關性、可靠性和語義豐富。

利用 LLMs 增強知識圖譜

大型語言模型（LLMs）（如 GPT-4）徹底改變了我們處理非結構化和半結構化數據的方式。結合知識圖譜，LLMs 帶來了強大的能力，讓圖譜從靜態數據存儲演變為智能、上下文感知的系統。

以下是 LLMs 如何增強知識圖譜：

1. 描述的語義豐富： LLMs 可以分析簡短、模糊或寫得不好的描述（比如“不錯的區域”或“著名的地方”），并將其重寫為豐富、詳盡且與上下文相關的總結。例如，“Indiranagar”可能被改寫為“班加羅爾一個充滿活力的社區，以夜生活、餐廳和創業文化聞名”。這提升了可搜索性、推薦效果和理解力。
2. 關系糾正和推斷： LLMs 可以識別圖譜中錯誤標注或不合邏輯的關系，并根據實體語義建議更合適的連接。比如，如果一個區域被錯誤標記為“PART_OF”另一個無關城市，模型可以標記并提出更好的連接。它還能通過理解上下文線索推斷缺失的關系——比如意識到“Electronic City”不僅是班加羅爾的一個地點，還是一個科技中心。
3. 上下文分類： 利用對世界事實和人類語言的訓練知識，LLMs 可以根據含義和用途對實體進行分類。例如，它可以將“Old Delhi”標記為歷史區域，“Koramangala”標記為住宅-商業區，或“MG Road”標記為商業區。這些語義標簽有助于更細粒度的過濾、分析和個性化應用。
4. 規模和適應性： 最重要的是，LLMs 可以快速處理和增強大量數據，非常適合實時糾正或定期審計不斷增長的知識圖譜。這確保知識圖譜保持新鮮、一致，并與它們所代表的現實世界保持同步。

實現：自我糾正知識圖譜系統

為了構建一個健壯且智能的自我糾正知識圖譜，我們設計了一個模塊化系統，結合了圖數據庫、大型語言模型（LLMs）和自動化框架。技術棧的每一層都在實現智能數據優化和豐富中扮演特定角色。

1. 技術棧

本節介紹構建自我糾正知識圖譜的關鍵技術及其作用：

• Neo4j：作為主要圖數據庫，存儲實體（如城市和區域）為節點，關系（如 HAS_AREA）為邊。Neo4j 的Cypher查詢語言讓我們輕松遍歷、更新和查詢知識圖譜。
• LangChain：作為連接 LLM 和邏輯流的協調框架，支持動態提示、結構化推理和控制管道執行。
• OpenAI GPT（通過 LangChain）：核心智能層。我們用 LLM 分析模糊或不完整的描述，糾正關系不一致，并推斷語義屬性，如區域類型（住宅、工業、歷史等）。
• Python + Pandas：處理數據預處理和管道自動化。加載 CSV 文件、過濾異常、準備 Cypher 查詢，并與 Neo4j 和 LangChain 通信。

2. 理解數據集

請參閱文章開頭分享的數據集鏈接（Data）。

為了模擬現實世界的城市知識圖譜，我們使用了兩個簡化的 CSV 數據集：

• city_nodes.csv– 節點元數據
  該文件表示圖中的實體（節點）：具體為城市及其區域。
  關鍵列：

id:ID— 每個節點的唯一標識符（如 area_001, city_001）

name— 城市或區域名稱（如 "Old Delhi", "Bangalore"）

type— “City” 或 “Area”，用于分類節點

description— 區域的文本描述，通常模糊、冗余或不一致——是我們糾正管道的重點

• city_relationships.csv– 邊元數據
  該文件包含節點之間的關系——主要連接城市和其區域。
  關鍵列：

:START_ID

 — 源節點 ID（通常是城市）

:END_ID

 — 目標節點 ID（通常是區域）

:TYPE

 — 關系類型（如 HAS_AREA）

distance_km

 — 城市和區域中心的距離

zone_type

 — 分類，如“Residential”、“Commercial”或留空（供 LLM 推斷）

3. 實現流程

請參閱文章開頭分享的 Neo4j 實例（Neo4j Graph Instance）。

系統遵循一個流線化的管道來自動化知識圖譜的糾正和豐富：

1. 加載和解析輸入數據：從結構化的 CSV 文件中讀取節點和關系。
2. 建立連接：通過環境配置安全連接到 Neo4j 數據庫和 OpenAI 的 LLM。
3. 初始化語言模型：使用 LangChain 配置gpt-4-turbo，設置適當的超參數以控制生成。
4. 運行糾正管道：

檢測模糊或低質量的區域描述。

使用 LLM 生成改進的、面向公眾的文本。

5. 更新知識圖譜：將優化后的描述推回 Neo4j，存儲在單獨字段以保留可審計性。
6. 修復不完整的關系：通過邏輯規則或啟發式方法識別和推斷缺失字段，如區域類型。

這種混合設置確保圖譜不僅是一個被動存儲庫，而是一個通過智能反饋循環能夠自我修復和改進的動態結構。

代碼演練和演示

本節將完整展示如何使用 Python、LangChain、Neo4j 和 OpenAI 的 GPT 模型實現自我糾正知識圖譜。

我們將改進模糊的區域描述，修復缺失或不一致的關系元數據（如 zone_type），并為區域添加語義標簽，如分類（歷史、商業等）。

1. 配置環境變量

在運行代碼前，我們需要設置以下環境變量，避免硬編碼憑據：

首先，設置 Neo4j 遠程實例的連接設置。為了安全連接到遠程 Neo4j 實例，我們需要配置憑據和連接 URI——這些變量將用于認證并與 Neo4j 圖數據庫建立會話，以讀寫節點和關系。

import os

NEO4J_URI = "neo4j+s://<your-instance-id>.databases.neo4j.io"
NEO4J_USER = "neo4j"
NEO4J_PASSWORD = "<your-password>"

然后，我們必須存儲 OpenAI API 密鑰，用于認證對 OpenAI GPT 模型的請求。你可以從 OpenAI API Keys 頁面生成一個。

OPENAI_API_KEY = "<your-openai-key>"

這些 shell 環境變量存儲了安全連接 Neo4j 圖數據庫和 OpenAI API 所需的憑據，避免將其硬編碼到腳本中。

我們也可以使用 ??.env??? 文件并通過 Python 加載。你可以創建一個 Neo4j Aura 實例（云托管的 Neo4j 數據庫），從 Neo4j Aura Console 獲取你的 NEO4J_URI、NEO4J_USER 和 NEO4J_PASSWORD。以下代碼塊將從 ??.env?? 文件加載環境變量，安全管理 Neo4j 和 OpenAI 的密鑰，使腳本可移植且避免硬編碼。

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()  # 自動加載 .env 文件中的變量

NEO4J_URI = os.getenv("NEO4J_URI")
NEO4J_USER = os.getenv("NEO4J_USER")
NEO4J_PASSWORD = os.getenv("NEO4J_PASSWORD")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

2. 所需安裝

我們將安裝以下 Python 包：

• pandas— 用于數據操作和分析，加載、清洗和處理 CSV 數據集。
• neo4j— Python 驅動程序，通過 Cypher 查詢與 Neo4j 圖數據庫交互。
• langchain— 用于構建基于大型語言模型（LLMs）的應用框架，通過連接提示、工具和代理。
• openai— OpenAI 的 Python 客戶端庫，用于訪問如 GPT-4 Turbo 的模型，生成自然語言輸出。
• python-dotenv— 從??.env?? 文件加載環境變量到 Python 腳本，用于安全管理 API 密鑰和配置。

pip install pandas neo4j langchain openai python-dotenv

這將安裝所有依賴項，包括數據處理、圖數據庫訪問、LLM 接口和環境管理。

3. 所需導入

在開始之前，我們需要導入所有必需的 Python 庫，涵蓋數據集加載、環境配置、LLM 協調和圖數據庫交互。

import pandas as pd
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from neo4j import GraphDatabase

這些庫涵蓋了從數據加載（pandas）、環境配置（dotenv）、語言模型操作（LangChain）到圖數據庫交互（Neo4j）的所有功能。

4. LLM 模型設置

我們將通過 LangChain 使用 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 作為推理引擎，負責改進描述、糾正不一致和分類節點。

以下配置在創造力和可靠性之間取得平衡：

• 模型：gpt-4-turbo
• Temperature：0.3（增加創造力但保持連貫；較低值確保輸出更穩定）
• Top P：0.9（通過核采樣控制多樣性，允許更廣泛的創意采樣但不過于隨機）
• Max tokens：1024（定義模型輸出的最大長度，允許詳細的完成）
• Frequency Penalty：0.2（減少重復短語，促進多樣化的用詞）
• Presence Penalty：0.1（通過輕微懲罰重復內容，鼓勵引入新主題）

load_dotenv()  
llm = ChatOpenAI(  
    model_name="gpt-4-turbo",  
    temperature=0.3,  
    top_p=0.9,  
    max_tokens=1024,
    frequency_penalty=0.2,       
    presence_penalty=0.1, 
    openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")  
)

這初始化了 GPT-4 Turbo，配置適合糾正和豐富任務。Temperature 和 Top P 參數調整為平衡創造力和相關性，模型生成深思熟慮、優化的輸出，非常適合數據糾正和豐富。

5. 加載數據集：節點和關系

我們的知識圖譜基于兩個 CSV 數據集：

• city_nodes.csv→ 包含城市和區域節點（實體）
• city_relationships.csv→ 包含邊，如距離或區域類型

讓我們將這兩個 CSV 數據集加載到數據框中：

nodes = pd.read_csv("city_nodes.csv")  
relationships = pd.read_csv("city_relationships.csv")

這些數據集構成了知識圖譜的基礎，我們將使用 LLMs 進行優化和糾正。

6. 為多種用例創建提示模板

我們將定義專門的提示模板，引導 GPT-4 Turbo 處理不同任務：

• 用例 1→ 改進模糊的區域描述
• 用例 2→ 推斷語義分類（如住宅、商業）
• 用例 3→ 為區域建議更友好的名稱

這里我們定義了三個專門的提示模板，驅動不同任務：

• 改進描述
• 分類區域類別
• 重命名區域

description_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["description"],  
    template="""  
    你是一個城市規劃 AI。  
    請改進以下地點描述，使其清晰、詳盡且對公眾有用：  
    {description}  
    """
)

category_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["description"],  
    template="""  
    你是一個語義標簽專家。  
    根據以下區域描述，指定一個類別，從 [Residential, Commercial, Historical, Tourist, Mixed] 中選擇：  
    {description}  
    """
)

name_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["name"],  
    template="""  
    為以下區域建議一個更清晰、更用戶友好的名稱（如果需要）：  
    {name}  
    """
)

# 鏈
desc_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=description_prompt)  
cat_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=category_prompt)  
name_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=name_prompt)

每個 PromptTemplate + LLMChain 組合代表一個專門處理一個糾正任務的迷你代理。

7. 構建糾正管道

現在我們將創建一個函數，應用這些糾正到區域節點上：

• 增強模糊的描述
• 指定語義類別
• 建議改進的區域名稱

def correct_area_data(nodes_df):  
    corrections = []  
    for idx, row in nodes_df.iterrows():  
        if row['type'] == 'Area':  
            area_id = row['id:ID']  
            original_desc = row['description']  
            original_name = row['name']  
            
            improved_desc = desc_chain.run(descriptinotallow=original_desc)  
            inferred_cat = cat_chain.run(descriptinotallow=original_desc)  
            better_name = name_chain.run(name=original_name)  

            corrections.append({  
                "id": area_id,  
                "corrected_description": improved_desc.strip(),  
                "category": inferred_cat.strip(),  
                "better_name": better_name.strip()  
            })  
    return corrections

此函數確保每個區域節點在推回知識圖譜前都得到糾正和豐富。

8. 在 Neo4j 中更新節點

一旦糾正準備好，我們必須將其應用到 Neo4j，使圖譜反映改進的知識。

此函數用以下內容更新每個節點：

• corrected_description
• inferred_category
• better_name

同時確保 Cypher 查詢安全。

driver = GraphDatabase.driver(  
    os.getenv("NEO4J_URI"),  
    auth=(os.getenv("NEO4J_USER"), os.getenv("NEO4J_PASSWORD"))  
)

def update_graph_nodes(corrections):  
    with driver.session() as session:  
        for item in corrections:  
            safe_desc = item['corrected_description'].replace("'", "")  
            safe_name = item['better_name'].replace("'", "")  
            safe_cat = item['category'].replace("'", "")  
            
            session.run(f"""  
                MATCH (n) WHERE n.`id:ID` = '{item["id"]}'  
                SET n.corrected_description = '{safe_desc}',  
                    n.inferred_category = '{safe_cat}',  
                    n.better_name = '{safe_name}'  
            """)

這里我們對輸入進行清理，以避免 Cypher 查詢中的語法問題。

9. 修復關系區域類型

關系也可能有缺失或模糊的屬性（如 zone_type）。這里我們應用一個輕量級啟發式方法：

• 如果關系名稱包含“Nagar” → 標記為 Residential
• 否則 → 默認標記為 Mixed

此邏輯根據命名模式填補缺失的 zone_type 字段。這是一個輕量級啟發式方法（例如，“Nagar”通常表示住宅區），補充了 LLM 驅動的節點糾正。

def fix_relationship_zones(df):  
    for idx, row in df.iterrows():  
        if pd.isna(row['zone_type']) or row['zone_type'].strip() == "":  
            inferred = "Residential" if "Nagar" in row[':TYPE'] else "Mixed"  
            df.at[idx, 'zone_type'] = inferred  
    return df

這通過填補缺失的關系元數據，補充了 LLM 的糾正。

10. 執行塊

最后，我們執行整個管道，依次應用所有糾正、豐富和圖譜更新。

此管道執行以下步驟：

• 使用 LLM 糾正區域描述并在 Neo4j 中更新
• 通過啟發式規則填補關系中的缺失區域類型
• 推斷每個區域的用途（如住宅、商業、混合）
• 清理和標準化關系標簽以保持一致性
• 可選：將糾正后的圖譜數據保存到更新的 CSV 文件

# 步驟 1：糾正區域描述
area_corrections = correct_area_descriptions(nodes)
update_graph(area_corrections)

# 步驟 2：推斷區域類型
relationships = fix_relationship_zones(relationships)

# 步驟 3：推斷區域用途
area_purposes = infer_purposes(nodes)
for node_id, purpose in area_purposes.items():
    print(f"{node_id} → {purpose}")

# 步驟 4：清理關系標簽
relationships = clean_relationship_labels(relationships)

# 可選：保存糾正后的文件
nodes.to_csv("corrected_city_nodes.csv", index=False)
relationships.to_csv("corrected_city_relationships.csv", index=False)

這運行了完整的糾正循環，系統性地應用 LLM 智能增強知識圖譜——糾正模糊節點、推斷語義、重寫關系并持久化所有更改。

你的知識圖譜現在是自我糾正的——隨著新數據的流入持續改進。

評估和結果

為了衡量自我糾正知識圖譜系統的有效性，我們從三個方面檢查了輸出：

描述清晰度（區域描述）

GPT-4 Turbo 在將模糊或不完整的描述轉化為語義豐富且有意義的敘述中發揮了關鍵作用。例如，當一個區域僅被描述為“位于地鐵站附近，擁擠區域”時，模型可以將其擴展為詳細且細致的敘述?，F在它可能被重新描述為“地鐵站附近的繁忙商業中心，以街頭市場和人流量大而聞名，深受通勤者和當地商販歡迎。”

通過添加具體性、當地特色和用途感，模型確保區域的表示對人類理解和下游機器學習任務更有用。這種豐富的細節層不僅提升了可讀性，還改善了語義清晰度，使知識圖譜在分析、決策和智能查詢中更有價值。

語義分類（標簽如‘歷史’、‘商業’）

GPT-4 Turbo 推斷缺失或模糊的區域類型，改進分類。

GPT-4 Turbo 還解決了知識圖譜中缺失或模糊分類的挑戰。以 Old Delhi 為例，原本沒有明確類別。模型可以通過分析上下文線索和歷史意義，推斷出有意義的標簽，如將其分類為“歷史”區域。

這種豐富不僅增加了可解釋性，還提升了圖譜的實用價值。有了清晰的分類，數據變得更具可操作性——支持推薦引擎識別文化熱點，協助城市規劃者制定遺產保護策略，并為歷史數據集添加結構化的語義層。

名稱重寫以標準化

數據集中的另一個常見問題是區域名稱模糊、冗余或不一致。這些不一致使得人類和系統都難以正確解釋數據。模型通過標準化和豐富區域名稱，解決這一問題，提供更有意義的標識。

例如，代替像“Nagar A”這樣的通用標簽，模型可能將其優化為“Ashok Nagar — 西區”。通過加入空間方向或附近地標，生成的名稱變得更清晰且實用。這不僅提升了終端用戶的可讀性，還增強了下游應用，如 GIS 對齊、導航系統和城市級分析，這些都需要精確的區域標識。

總體影響和價值

此管道有效解決了知識圖譜的關鍵挑戰——

這個自我糾正管道利用 GPT-4 Turbo、LangChain 和 Neo4j 智能增強和修復知識圖譜數據。以下是它如何解決城市數據集中的常見知識圖譜問題：

• 模糊的區域描述：GPT-4 Turbo使用自然語言生成改進區域描述，使每個節點更具信息量和語義豐富，適用于城市儀表板或搜索系統等下游應用。
• 不一致或不清晰的區域名稱： 模型為區域建議更清晰、更直觀的名稱，標準化不同數據源的命名約定，提升用戶理解力。
• 缺失或錯誤的語義分類：GPT-4 Turbo從文本描述推斷標簽，如歷史、商業或旅游，協助對城市空間進行語義分類，適用于分區決策或個性化旅行指南。
• 不完整的關系元數據（如缺失 zone_type）： 簡單的基于規則的邏輯補充 LLM，推斷缺失的關系屬性，如區域類型，確保所有關系包含必要的上下文。

LLMs、Neo4j 和 LangChain 的結合使該系統成為任何城市數據知識圖譜的自我修復語義層。它消除噪聲，填補語義空白，引入豐富的上下文理解，無需手動整理。

這種系統可以擴展到數千個實體和關系——為城市智能平臺、智慧城市或本地治理工具提供更好的搜索、推薦、規劃和報告能力。

未來方向

這個 LLM 增強的知識圖譜管道為更智能、語義更豐富的圖數據奠定了堅實基礎——但還有很多演化的空間：

• 大規模自動糾正： 將此框架擴展為微服務，持續攝入原始、噪聲的知識圖譜數據（例如來自表單、文檔或傳感器），并使用微調的 LLMs 近實時自我糾正。
• 領域特定的微調： 對于醫療、法律或城市規劃等用例，在特定領域語料庫上微調GPT-4 Turbo，將產生更符合上下文的節點/邊描述和分類。
• 在 Neo4j 上添加對話查詢層： 添加一個聊天機器人界面，用戶可以用自然語言提問，系統使用 LangChain 的 Cypher 生成工具將其翻譯為 Cypher 查詢，讓非技術用戶也能直觀探索圖譜。
• 使用 ML 進行節點/邊異常檢測： 在 LLM 后，使用 ML 分類器（如 Random Forest、GCNs）標記糾正后的節點、邊類型或推斷區域用途中的異常，提升可信度。
• 人機交互學習反饋循環： 允許城市規劃者或分析師批準或修訂 LLM 輸出。這些糾正可以反饋到未來的提示策略或甚至微調模型中。
• 多模態圖譜豐富： 擴展節點以包含圖像（如地標、地圖）、音頻（如本地聲音）和視頻——通過 GPT + 視覺模型自動生成描述，構建多模態知識圖譜。

結論

本文展示了一種可擴展且模塊化的方法，使用 GPT-4 Turbo、LangChain 和 Neo4j 提升知識圖譜質量。通過將大型語言模型集成到知識圖譜生命周期中，我們：

• 糾正并豐富了節點級描述，提升可讀性和公眾實用性。
• 使用輕量級啟發式方法和 LLM 分類提示，推斷缺失的語義標簽，如區域類型和用途。
• 優化了關系類型，使圖譜不僅機器可讀，還對人類更易理解。

三個用例分別解決了知識圖譜工作流中的常見痛點：模糊性、不完整性和不一致性。使用 GPT-4 Turbo（通過 temperature=0.3 控制創造力）確保輸出準確且風格和結構得到改進。

最終，這個管道將靜態、受限于模式的圖譜轉變為能夠適應、學習和演化的活知識系統——為決策智能、城市規劃、企業搜索等領域開啟了新的可能性。

參考資料

以下資源和框架用于構建和解釋本文中的自我糾正知識圖譜：

• Neo4j— 圖數據庫平臺：??https://neo4j.com/??
• Cypher Query Language— Neo4j 的圖查詢語言：??https://neo4j.com/developer/cypher/??
• LangChain— 構建 LLM 驅動應用的框架：??https://www.langchain.com/??
• Streamlit— 交互式應用的 Python 框架：??https://streamlit.io/??
• OpenAI— 驅動 AI 推理的大型語言模型：??https://openai.com/??

你可以進一步試驗這些概念，整合更豐富的數據源，或在醫療、金融、物流等領域探索更深入的關系查詢。有了這個基礎，你已經具備設計可擴展且智能的知識圖譜驅動應用的能力，能夠適應并滿足你的需求。

本文轉載自??PyTorch研習社??，作者：AI研究生