使用 Neo4j 和 LLMs 构建自我纠正的知识图谱

通过 Cypher 实现 LLM 驱动的 Neo4j 智能

在当今这个数据驱动的世界里，信息量巨大、动态变化且往往是非结构化的，挖掘有意义的关联变得至关重要。知识图谱（Knowledge Graphs） 提供了一种结构化的方式来表示实体及其关系，让机器不仅能处理原始数据，还能理解上下文。它们已经成为智能系统的基石，驱动了语义搜索、推荐引擎、问答系统和企业决策——通过将数据点连接成一个机器可理解的网络。

但随着知识图谱的规模和复杂性增加，它们常常会面临信息过时、关系缺失或用户生成的内容模糊等问题。想象一下，如果我们能打造一个能随时间自我改进的知识图谱，自动修复不一致并丰富数据呢？这就是自我纠正知识图谱的用武之地。

在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用大型语言模型（LLMs）（如 GPT）和Neo4j这样的图数据库，构建自我纠正的知识图谱。在进入实现之前，以下是你需要跟进的资源链接：

• 数据链接：​​https://www.kaggle.com/datasets/akashdatascience/city-graph-knowledgebase​​
• 配置 Neo4j 实例的链接：​​https://console-preview.neo4j.io/projects/fb78075b-e5c1-4f27-9acd-8b22c24b8df0/instances​​

理解知识图谱

知识图谱是一种强大的信息表示方式，通过将现实世界的实体（如人、城市、组织、概念）组织成一个网络，并通过有意义的关系连接起来。与传统数据库将数据存储在孤立表格不同，知识图谱更自然地模拟现实世界，捕捉数据点之间的上下文和关联。

举个例子，班加罗尔（Bangalore）是印度的一个城市，包含两个区域：Indiranagar 和 Whitefield。Indiranagar 有 Toit Brewery 和 100 Feet Road 这样的地标，而 Whitefield 有 ITPL 和 Phoenix Marketcity。这些关系可以在图谱中这样表达：

首先，我们定义节点（Nodes）：

• 节点：城市 → Bangalore
• 节点：区域 → Indiranagar, Whitefield
• 节点：地标 → Toit Brewery, 100 Feet Road, ITPL, Phoenix Marketcity

然后是一些关系（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-区域-地标的图谱展示：

班加罗尔知识图谱：城市、区域和地标及其连接

这种基于图的格式支持丰富的查询、直观的探索和数据的语义理解。不管你是打造推荐引擎、聊天机器人还是研究助手，知识图谱都是需要推理、解释和随信息演化的系统的支柱。它们在 AI 中的广泛应用，体现了它们连接结构化数据与现实世界复杂性的能力。

知识图谱的挑战

尽管知识图谱很有用，但在规模化维护时会遇到不少挑战：

知识图谱是组织和连接信息的强大工具，但在大规模维护时绝非易事。最大的障碍之一是节点中常出现的描述不一致或模糊。比如，城市数据集可能包含像“是个好地方”或“适合家庭”的内容。这些短语虽然有一定含义，但对计算系统来说太模糊，语义价值有限。过时或过于简短的描述进一步降低了图谱的实用性，让城市仪表板或推荐系统等应用难以依赖。

另一个大问题是关系缺失或错误。在现实世界的数据集中，节点之间的连接常常不完整或标注错误。比如，一个城市可能与某个区域关联，但关系可能缺少关键元数据，比如这个区域是住宅区、商业区还是历史区域。这些缺失导致推理不准确，限制了下游应用做出明智决策的能力。

最后是规模化和人工维护的挑战。手动整理知识图谱——无论是清洗描述、修复关系还是验证元数据——都需要大量时间和专业知识。小规模时还能应付，但当图谱扩展到数千或数百万节点和边时，这个过程就变得不堪重负。没有自动化，保持图谱的准确性和实时性几乎不可能。

问题陈述

知识图谱的核心挑战是：如何确保其存储的知识随时间保持准确、一致和最新？在现实应用中，新闻文章、报告和用户生成内容等不同来源会不断涌入新数据。这些输入往往包含模糊描述、过时信息甚至与现有事实矛盾的内容。比如，一个数据集可能说某地主要是住宅区，而另一个却描述它为繁忙的商业中心。如果不加处理，这些差异会让图谱变得不可靠，降低其在决策或自动推理中的价值。

手动整理和验证这些更新不仅繁琐，而且随着图谱扩展到数百万节点和关系，规模化几乎不可能。这就迫切需要一个能检测不准确、解决冲突并在无需持续人工干预的情况下丰富数据的系统。

我们的目标是设计一个由大型语言模型（LLMs）驱动的自我纠正知识图谱管道，结合 Neo4j 实现可扩展的图存储和查询。通过利用 LLMs 的推理能力，我们可以自动识别不一致、推断缺失属性并优化模糊描述，而 Neo4j 确保图谱保持结构化、可查询且始终最新。简而言之，我们要打造一个不仅存储知识，还能持续演化和改进的动态系统。

知识图谱的自我纠正

随着知识图谱的规模和演化，保持其准确性和一致性成了越来越大的挑战。

数据可能变得过时、不完整、模糊甚至冲突——尤其是当数据来自多个系统或用户输入时。这时候，自我纠正就变得至关重要。

一个自我纠正知识图谱系统通过以下三个关键任务持续改进：

1. 检测— 系统智能扫描知识图谱，识别模糊描述、缺失上下文、重复条目或错误关系等问题。它会标记异常，比如不一致的命名（例如，“Bangalore” vs. “Bengaluru”反映近期变化）、不合逻辑的连接或过时的实体细节。
2. 纠正— 一旦发现问题数据，语言模型（如 GPT-4）会介入，推断更正确或准确的版本。这可能包括重写描述以更清晰、填补缺失的实体属性或根据上下文理解建议正确的节点关系。
3. 更新— 验证后，图谱会用改进的数据更新。关键是，系统会保留原始数据的来源，保存旧值或版本以确保透明和可追溯。这让知识图谱不仅能自我纠正，还能随时间保持可解释和可信。

通过自动化这个循环，知识图谱变成一个活的、学习的系统——无需持续人工干预，就能保持相关性、可靠性和语义丰富。

利用 LLMs 增强知识图谱

大型语言模型（LLMs）（如 GPT-4）彻底改变了我们处理非结构化和半结构化数据的方式。结合知识图谱，LLMs 带来了强大的能力，让图谱从静态数据存储演变为智能、上下文感知的系统。

以下是 LLMs 如何增强知识图谱：

1. 描述的语义丰富： LLMs 可以分析简短、模糊或写得不好的描述（比如“不错的区域”或“著名的地方”），并将其重写为丰富、详尽且与上下文相关的总结。例如，“Indiranagar”可能被改写为“班加罗尔一个充满活力的社区，以夜生活、餐厅和创业文化闻名”。这提升了可搜索性、推荐效果和理解力。
2. 关系纠正和推断： LLMs 可以识别图谱中错误标注或不合逻辑的关系，并根据实体语义建议更合适的连接。比如，如果一个区域被错误标记为“PART_OF”另一个无关城市，模型可以标记并提出更好的连接。它还能通过理解上下文线索推断缺失的关系——比如意识到“Electronic City”不仅是班加罗尔的一个地点，还是一个科技中心。
3. 上下文分类： 利用对世界事实和人类语言的训练知识，LLMs 可以根据含义和用途对实体进行分类。例如，它可以将“Old Delhi”标记为历史区域，“Koramangala”标记为住宅-商业区，或“MG Road”标记为商业区。这些语义标签有助于更细粒度的过滤、分析和个性化应用。
4. 规模和适应性： 最重要的是，LLMs 可以快速处理和增强大量数据，非常适合实时纠正或定期审计不断增长的知识图谱。这确保知识图谱保持新鲜、一致，并与它们所代表的现实世界保持同步。

实现：自我纠正知识图谱系统

为了构建一个健壮且智能的自我纠正知识图谱，我们设计了一个模块化系统，结合了图数据库、大型语言模型（LLMs）和自动化框架。技术栈的每一层都在实现智能数据优化和丰富中扮演特定角色。

1. 技术栈

本节介绍构建自我纠正知识图谱的关键技术及其作用：

• Neo4j：作为主要图数据库，存储实体（如城市和区域）为节点，关系（如 HAS_AREA）为边。Neo4j 的Cypher查询语言让我们轻松遍历、更新和查询知识图谱。
• LangChain：作为连接 LLM 和逻辑流的协调框架，支持动态提示、结构化推理和控制管道执行。
• OpenAI GPT（通过 LangChain）：核心智能层。我们用 LLM 分析模糊或不完整的描述，纠正关系不一致，并推断语义属性，如区域类型（住宅、工业、历史等）。
• Python + Pandas：处理数据预处理和管道自动化。加载 CSV 文件、过滤异常、准备 Cypher 查询，并与 Neo4j 和 LangChain 通信。

2. 理解数据集

请参阅文章开头分享的数据集链接（Data）。

为了模拟现实世界的城市知识图谱，我们使用了两个简化的 CSV 数据集：

• city_nodes.csv– 节点元数据
  该文件表示图中的实体（节点）：具体为城市及其区域。
  关键列：

id:ID— 每个节点的唯一标识符（如 area_001, city_001）

name— 城市或区域名称（如 "Old Delhi", "Bangalore"）

type— “City” 或 “Area”，用于分类节点

description— 区域的文本描述，通常模糊、冗余或不一致——是我们纠正管道的重点

• city_relationships.csv– 边元数据
  该文件包含节点之间的关系——主要连接城市和其区域。
  关键列：

:START_ID

 — 源节点 ID（通常是城市）

:END_ID

 — 目标节点 ID（通常是区域）

:TYPE

 — 关系类型（如 HAS_AREA）

distance_km

 — 城市和区域中心的距离

zone_type

 — 分类，如“Residential”、“Commercial”或留空（供 LLM 推断）

3. 实现流程

请参阅文章开头分享的 Neo4j 实例（Neo4j Graph Instance）。

系统遵循一个流线化的管道来自动化知识图谱的纠正和丰富：

1. 加载和解析输入数据：从结构化的 CSV 文件中读取节点和关系。
2. 建立连接：通过环境配置安全连接到 Neo4j 数据库和 OpenAI 的 LLM。
3. 初始化语言模型：使用 LangChain 配置gpt-4-turbo，设置适当的超参数以控制生成。
4. 运行纠正管道：

检测模糊或低质量的区域描述。

使用 LLM 生成改进的、面向公众的文本。

5. 更新知识图谱：将优化后的描述推回 Neo4j，存储在单独字段以保留可审计性。
6. 修复不完整的关系：通过逻辑规则或启发式方法识别和推断缺失字段，如区域类型。

这种混合设置确保图谱不仅是一个被动存储库，而是一个通过智能反馈循环能够自我修复和改进的动态结构。

代码演练和演示

本节将完整展示如何使用 Python、LangChain、Neo4j 和 OpenAI 的 GPT 模型实现自我纠正知识图谱。

我们将改进模糊的区域描述，修复缺失或不一致的关系元数据（如 zone_type），并为区域添加语义标签，如分类（历史、商业等）。

1. 配置环境变量

在运行代码前，我们需要设置以下环境变量，避免硬编码凭据：

首先，设置 Neo4j 远程实例的连接设置。为了安全连接到远程 Neo4j 实例，我们需要配置凭据和连接 URI——这些变量将用于认证并与 Neo4j 图数据库建立会话，以读写节点和关系。

import os

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

然后，我们必须存储 OpenAI API 密钥，用于认证对 OpenAI GPT 模型的请求。你可以从 OpenAI API Keys 页面生成一个。

OPENAI_API_KEY = "<your-openai-key>"

这些 shell 环境变量存储了安全连接 Neo4j 图数据库和 OpenAI API 所需的凭据，避免将其硬编码到脚本中。

我们也可以使用 ​​.env​​​ 文件并通过 Python 加载。你可以创建一个 Neo4j Aura 实例（云托管的 Neo4j 数据库），从 Neo4j Aura Console 获取你的 NEO4J_URI、NEO4J_USER 和 NEO4J_PASSWORD。以下代码块将从 ​​.env​​ 文件加载环境变量，安全管理 Neo4j 和 OpenAI 的密钥，使脚本可移植且避免硬编码。

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()  # 自动加载 .env 文件中的变量

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. 所需安装

我们将安装以下 Python 包：

• pandas— 用于数据操作和分析，加载、清洗和处理 CSV 数据集。
• neo4j— Python 驱动程序，通过 Cypher 查询与 Neo4j 图数据库交互。
• langchain— 用于构建基于大型语言模型（LLMs）的应用框架，通过连接提示、工具和代理。
• openai— OpenAI 的 Python 客户端库，用于访问如 GPT-4 Turbo 的模型，生成自然语言输出。
• python-dotenv— 从​​.env​​ 文件加载环境变量到 Python 脚本，用于安全管理 API 密钥和配置。

pip install pandas neo4j langchain openai python-dotenv

这将安装所有依赖项，包括数据处理、图数据库访问、LLM 接口和环境管理。

3. 所需导入

在开始之前，我们需要导入所有必需的 Python 库，涵盖数据集加载、环境配置、LLM 协调和图数据库交互。

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

这些库涵盖了从数据加载（pandas）、环境配置（dotenv）、语言模型操作（LangChain）到图数据库交互（Neo4j）的所有功能。

4. LLM 模型设置

我们将通过 LangChain 使用 OpenAI 的 GPT-4 Turbo 作为推理引擎，负责改进描述、纠正不一致和分类节点。

以下配置在创造力和可靠性之间取得平衡：

• 模型：gpt-4-turbo
• Temperature：0.3（增加创造力但保持连贯；较低值确保输出更稳定）
• Top P：0.9（通过核采样控制多样性，允许更广泛的创意采样但不过于随机）
• Max tokens：1024（定义模型输出的最大长度，允许详细的完成）
• Frequency Penalty：0.2（减少重复短语，促进多样化的用词）
• Presence Penalty：0.1（通过轻微惩罚重复内容，鼓励引入新主题）

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")  
)

这初始化了 GPT-4 Turbo，配置适合纠正和丰富任务。Temperature 和 Top P 参数调整为平衡创造力和相关性，模型生成深思熟虑、优化的输出，非常适合数据纠正和丰富。

5. 加载数据集：节点和关系

我们的知识图谱基于两个 CSV 数据集：

• city_nodes.csv→ 包含城市和区域节点（实体）
• city_relationships.csv→ 包含边，如距离或区域类型

让我们将这两个 CSV 数据集加载到数据框中：

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

这些数据集构成了知识图谱的基础，我们将使用 LLMs 进行优化和纠正。

6. 为多种用例创建提示模板

我们将定义专门的提示模板，引导 GPT-4 Turbo 处理不同任务：

• 用例 1→ 改进模糊的区域描述
• 用例 2→ 推断语义分类（如住宅、商业）
• 用例 3→ 为区域建议更友好的名称

这里我们定义了三个专门的提示模板，驱动不同任务：

• 改进描述
• 分类区域类别
• 重命名区域

description_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["description"],  
    template="""  
    你是一个城市规划 AI。  
    请改进以下地点描述，使其清晰、详尽且对公众有用：  
    {description}  
    """
)

category_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["description"],  
    template="""  
    你是一个语义标签专家。  
    根据以下区域描述，指定一个类别，从 [Residential, Commercial, Historical, Tourist, Mixed] 中选择：  
    {description}  
    """
)

name_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["name"],  
    template="""  
    为以下区域建议一个更清晰、更用户友好的名称（如果需要）：  
    {name}  
    """
)

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

每个 PromptTemplate + LLMChain 组合代表一个专门处理一个纠正任务的迷你代理。

7. 构建纠正管道

现在我们将创建一个函数，应用这些纠正到区域节点上：

• 增强模糊的描述
• 指定语义类别
• 建议改进的区域名称

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

此函数确保每个区域节点在推回知识图谱前都得到纠正和丰富。

8. 在 Neo4j 中更新节点

一旦纠正准备好，我们必须将其应用到 Neo4j，使图谱反映改进的知识。

此函数用以下内容更新每个节点：

• corrected_description
• inferred_category
• better_name

同时确保 Cypher 查询安全。

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}'  
            """)

这里我们对输入进行清理，以避免 Cypher 查询中的语法问题。

9. 修复关系区域类型

关系也可能有缺失或模糊的属性（如 zone_type）。这里我们应用一个轻量级启发式方法：

• 如果关系名称包含“Nagar” → 标记为 Residential
• 否则 → 默认标记为 Mixed

此逻辑根据命名模式填补缺失的 zone_type 字段。这是一个轻量级启发式方法（例如，“Nagar”通常表示住宅区），补充了 LLM 驱动的节点纠正。

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

这通过填补缺失的关系元数据，补充了 LLM 的纠正。

10. 执行块

最后，我们执行整个管道，依次应用所有纠正、丰富和图谱更新。

此管道执行以下步骤：

• 使用 LLM 纠正区域描述并在 Neo4j 中更新
• 通过启发式规则填补关系中的缺失区域类型
• 推断每个区域的用途（如住宅、商业、混合）
• 清理和标准化关系标签以保持一致性
• 可选：将纠正后的图谱数据保存到更新的 CSV 文件

# 步骤 1：纠正区域描述
area_corrections = correct_area_descriptions(nodes)
update_graph(area_corrections)

# 步骤 2：推断区域类型
relationships = fix_relationship_zones(relationships)

# 步骤 3：推断区域用途
area_purposes = infer_purposes(nodes)
for node_id, purpose in area_purposes.items():
    print(f"{node_id} → {purpose}")

# 步骤 4：清理关系标签
relationships = clean_relationship_labels(relationships)

# 可选：保存纠正后的文件
nodes.to_csv("corrected_city_nodes.csv", index=False)
relationships.to_csv("corrected_city_relationships.csv", index=False)

这运行了完整的纠正循环，系统性地应用 LLM 智能增强知识图谱——纠正模糊节点、推断语义、重写关系并持久化所有更改。

你的知识图谱现在是自我纠正的——随着新数据的流入持续改进。

评估和结果

为了衡量自我纠正知识图谱系统的有效性，我们从三个方面检查了输出：

描述清晰度（区域描述）

GPT-4 Turbo 在将模糊或不完整的描述转化为语义丰富且有意义的叙述中发挥了关键作用。例如，当一个区域仅被描述为“位于地铁站附近，拥挤区域”时，模型可以将其扩展为详细且细致的叙述。现在它可能被重新描述为“地铁站附近的繁忙商业中心，以街头市场和人流量大而闻名，深受通勤者和当地商贩欢迎。”

通过添加具体性、当地特色和用途感，模型确保区域的表示对人类理解和下游机器学习任务更有用。这种丰富的细节层不仅提升了可读性，还改善了语义清晰度，使知识图谱在分析、决策和智能查询中更有价值。

语义分类（标签如‘历史’、‘商业’）

GPT-4 Turbo 推断缺失或模糊的区域类型，改进分类。

GPT-4 Turbo 还解决了知识图谱中缺失或模糊分类的挑战。以 Old Delhi 为例，原本没有明确类别。模型可以通过分析上下文线索和历史意义，推断出有意义的标签，如将其分类为“历史”区域。

这种丰富不仅增加了可解释性，还提升了图谱的实用价值。有了清晰的分类，数据变得更具可操作性——支持推荐引擎识别文化热点，协助城市规划者制定遗产保护策略，并为历史数据集添加结构化的语义层。

名称重写以标准化

数据集中的另一个常见问题是区域名称模糊、冗余或不一致。这些不一致使得人类和系统都难以正确解释数据。模型通过标准化和丰富区域名称，解决这一问题，提供更有意义的标识。

例如，代替像“Nagar A”这样的通用标签，模型可能将其优化为“Ashok Nagar — 西区”。通过加入空间方向或附近地标，生成的名称变得更清晰且实用。这不仅提升了终端用户的可读性，还增强了下游应用，如 GIS 对齐、导航系统和城市级分析，这些都需要精确的区域标识。

总体影响和价值

此管道有效解决了知识图谱的关键挑战——

这个自我纠正管道利用 GPT-4 Turbo、LangChain 和 Neo4j 智能增强和修复知识图谱数据。以下是它如何解决城市数据集中的常见知识图谱问题：

• 模糊的区域描述：GPT-4 Turbo使用自然语言生成改进区域描述，使每个节点更具信息量和语义丰富，适用于城市仪表板或搜索系统等下游应用。
• 不一致或不清晰的区域名称： 模型为区域建议更清晰、更直观的名称，标准化不同数据源的命名约定，提升用户理解力。
• 缺失或错误的语义分类：GPT-4 Turbo从文本描述推断标签，如历史、商业或旅游，协助对城市空间进行语义分类，适用于分区决策或个性化旅行指南。
• 不完整的关系元数据（如缺失 zone_type）： 简单的基于规则的逻辑补充 LLM，推断缺失的关系属性，如区域类型，确保所有关系包含必要的上下文。

LLMs、Neo4j 和 LangChain 的结合使该系统成为任何城市数据知识图谱的自我修复语义层。它消除噪声，填补语义空白，引入丰富的上下文理解，无需手动整理。

这种系统可以扩展到数千个实体和关系——为城市智能平台、智慧城市或本地治理工具提供更好的搜索、推荐、规划和报告能力。

未来方向

这个 LLM 增强的知识图谱管道为更智能、语义更丰富的图数据奠定了坚实基础——但还有很多演化的空间：

• 大规模自动纠正： 将此框架扩展为微服务，持续摄入原始、噪声的知识图谱数据（例如来自表单、文档或传感器），并使用微调的 LLMs 近实时自我纠正。
• 领域特定的微调： 对于医疗、法律或城市规划等用例，在特定领域语料库上微调GPT-4 Turbo，将产生更符合上下文的节点/边描述和分类。
• 在 Neo4j 上添加对话查询层： 添加一个聊天机器人界面，用户可以用自然语言提问，系统使用 LangChain 的 Cypher 生成工具将其翻译为 Cypher 查询，让非技术用户也能直观探索图谱。
• 使用 ML 进行节点/边异常检测： 在 LLM 后，使用 ML 分类器（如 Random Forest、GCNs）标记纠正后的节点、边类型或推断区域用途中的异常，提升可信度。
• 人机交互学习反馈循环： 允许城市规划者或分析师批准或修订 LLM 输出。这些纠正可以反馈到未来的提示策略或甚至微调模型中。
• 多模态图谱丰富： 扩展节点以包含图像（如地标、地图）、音频（如本地声音）和视频——通过 GPT + 视觉模型自动生成描述，构建多模态知识图谱。

结论

本文展示了一种可扩展且模块化的方法，使用 GPT-4 Turbo、LangChain 和 Neo4j 提升知识图谱质量。通过将大型语言模型集成到知识图谱生命周期中，我们：

• 纠正并丰富了节点级描述，提升可读性和公众实用性。
• 使用轻量级启发式方法和 LLM 分类提示，推断缺失的语义标签，如区域类型和用途。
• 优化了关系类型，使图谱不仅机器可读，还对人类更易理解。

三个用例分别解决了知识图谱工作流中的常见痛点：模糊性、不完整性和不一致性。使用 GPT-4 Turbo（通过 temperature=0.3 控制创造力）确保输出准确且风格和结构得到改进。

最终，这个管道将静态、受限于模式的图谱转变为能够适应、学习和演化的活知识系统——为决策智能、城市规划、企业搜索等领域开启了新的可能性。

参考资料

以下资源和框架用于构建和解释本文中的自我纠正知识图谱：

• Neo4j— 图数据库平台：​​https://neo4j.com/​​
• Cypher Query Language— Neo4j 的图查询语言：​​https://neo4j.com/developer/cypher/​​
• LangChain— 构建 LLM 驱动应用的框架：​​https://www.langchain.com/​​
• Streamlit— 交互式应用的 Python 框架：​​https://streamlit.io/​​
• OpenAI— 驱动 AI 推理的大型语言模型：​​https://openai.com/​​

你可以进一步试验这些概念，整合更丰富的数据源，或在医疗、金融、物流等领域探索更深入的关系查询。有了这个基础，你已经具备设计可扩展且智能的知识图谱驱动应用的能力，能够适应并满足你的需求。

本文转载自​​PyTorch研习社​​，作者：AI研究生