结合知识图谱与向量检索：使用LangChain、Gemini和Neo4j构建强大的GraphRAG系统
llmtrend 传统RAG（检索增强生成）技术在处理基于私有文档的问答时面临瓶颈，主要依赖向量相似性而忽略了实体间的上下文关系。本文将深入探讨一种更强大的演进方案——GraphRAG，它将知识图谱与向量检索相结合，不仅理解语义相似性，还能洞悉概念间的关联。我们将通过一个实际案例，详细介绍如何使用LangChain框架，结合Google的Gemini大模型和Neo4j图数据库，构建一个生产级别的GraphRAG系统