如今，在大规模模型应用中使用图数据库或知识图已变得越来越流行。图具有表示和存储各种相互关联的信息的天然优势，可以轻松理解不同数据类型之间的复杂关系和属性，并为大型模型提供上下文和数据支持。本文介绍如何在大型模型应用中使用图数据库或知识图。
这篇文章只是一个介绍和体验。即使您不了解图形数据库或neo4j，也请按照本文中的步骤操作。本文将帮助您了解如何在RAG 中应用知识图。一旦您获得了经验，如果您愿意，您可以稍后学习使用图形数据库。
0. 什么是知识图谱
0.1 概念
知识图谱是结构化语义知识，以图的形式存储和表示实体（例如人、地点和组织）以及实体之间的关系（例如人和地理位置之间的关系）。知识图谱常用于增强搜索引擎的语义理解，提供更丰富的信息和更准确的搜索结果。
知识图谱的主要特点是：
1. **实体**：知识图谱的基本单元，代表现实世界的对象或概念。
2. **关系**：实体之间的关系，例如“属于”、“位于”或“由.创建”。
3. **属性**：实体具有的描述性信息，例如人的年龄、地点的经度和纬度。
4. **图结构**：知识图谱以图的形式组织数据，包括节点（实体）和边（关系）。
5. **语义网络**：知识图谱可以被认为是语义网络，其中节点和边具有语义意义。
6. **推理**：可以利用知识图谱进行推理。也就是说，可以通过已知的实体和关系推断出新的信息。
知识图谱广泛应用于搜索引擎优化（SEO）、推荐系统、自然语言处理（NLP）和数据挖掘等领域。例如，Google 的知识图谱、Wikidata 和DBpedia 都是众所周知的知识图谱示例。
0.2 知识图谱的意义
知识图作为一种数据组织形式的重要性在于，它们提供了一种高效直观的方式来表示和管理复杂的数据关系。它通过图结构的节点和边以结构化的格式显示数据，增强数据表达语义的能力并阐明实体之间的关系。知识图谱显着提高了信息检索的准确性，尤其是在自然语言处理领域，使机器能够更好地理解和响应复杂的用户查询。知识图谱在推荐系统、智能问答等智能应用中发挥着核心作用。
现在您已经完成了无聊的介绍，请看一下RAG+ 知识图示例并尝试自己实现它。
以下案例来自LangChain官方文档：https://python.langchain.com/v0.1/docs/integrations/graphs/neo4j_cypher/#refresh-graph-schema-information
1. 上手撸代码
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