用 Python、LangChain 和圖數(shù)據(jù)庫打造更智能、容錯的知識系統(tǒng)。

通過 Cypher 實現(xiàn) LLM 驅動的 Neo4j 智能

在當今這個數(shù)據(jù)驅動的世界里，信息量巨大、動態(tài)變化且往往是非結構化的，挖掘有意義的關聯(lián)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(shù)據(jù)，還能理解上下文。它們已經(jīng)成為智能系統(tǒng)的基石，驅動了語義搜索、推薦引擎、問答系統(tǒng)和企業(yè)決策——通過將數(shù)據(jù)點連接成一個機器可理解的網(wǎng)絡。

但隨著知識圖譜的規(guī)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，構建自我糾正的知識圖譜。在進入實現(xiàn)之前，以下是你需要跟進的資源鏈接：

• 數(shù)據(jù)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(xiàn)實世界的實體（如人、城市、組織、概念）組織成一個網(wǎng)絡，并通過有意義的關系連接起來。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲在孤立表格不同，知識圖譜更自然地模擬現(xiàn)實世界，捕捉數(shù)據(jù)點之間的上下文和關聯(lián)。

舉個例子，班加羅爾（Bangalore）是印度的一個城市，包含兩個區(qū)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(jié)點（Nodes）：

• 節(jié)點：城市 → Bangalore
• 節(jié)點：區(qū)域 → Indiranagar, Whitefield
• 節(jié)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(qū)域-地標的圖譜展示：

圖片

班加羅爾知識圖譜：城市、區(qū)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(shù)據(jù)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(tǒng)的支柱。它們在 AI 中的廣泛應用，體現(xiàn)了它們連接結構化數(shù)據(jù)與現(xiàn)實世界復雜性的能力。

知識圖譜的挑戰(zhàn)

盡管知識圖譜很有用，但在規(guī)?；S護時會遇到不少挑戰(zhàn)：

知識圖譜是組織和連接信息的強大工具，但在大規(guī)模維護時絕非易事。最大的障礙之一是節(jié)點中常出現(xiàn)的描述不一致或模糊。比如，城市數(shù)據(jù)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(tǒng)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(tǒng)等應用難以依賴。

另一個大問題是關系缺失或錯誤。在現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)集中，節(jié)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(qū)域關聯(lián)，但關系可能缺少關鍵元數(shù)據(jù)，比如這個區(qū)域是住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)還是歷史區(qū)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(guī)?；腿斯ぞS護的挑戰(zhàn)。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(shù)據(jù)——都需要大量時間和專業(yè)知識。小規(guī)模時還能應付，但當圖譜擴展到數(shù)千或數(shù)百萬節(jié)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(zhàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)。這些輸入往往包含模糊描述、過時信息甚至與現(xiàn)有事實矛盾的內容。比如，一個數(shù)據(jù)集可能說某地主要是住宅區(qū)，而另一個卻描述它為繁忙的商業(yè)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(shù)百萬節(jié)點和關系，規(guī)?；瘞缀醪豢赡堋＿@就迫切需要一個能檢測不準確、解決沖突并在無需持續(xù)人工干預的情況下豐富數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

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(xiàn)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(yōu)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(xù)演化和改進的動態(tài)系統(tǒng)。

知識圖譜的自我糾正

隨著知識圖譜的規(guī)模和演化，保持其準確性和一致性成了越來越大的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可能變得過時、不完整、模糊甚至沖突——尤其是當數(shù)據(jù)來自多個系統(tǒng)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(tǒng)通過以下三個關鍵任務持續(xù)改進：

1. 檢測 — 系統(tǒng)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(jié)。
2. 糾正 — 一旦發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)，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(jù)上下文理解建議正確的節(jié)點關系。
3. 更新 — 驗證后，圖譜會用改進的數(shù)據(jù)更新。關鍵是，系統(tǒng)會保留原始數(shù)據(jù)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(huán)，知識圖譜變成一個活的、學習的系統(tǒng)——無需持續(xù)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(shù)據(jù)的方式。結合知識圖譜，LLMs 帶來了強大的能力，讓圖譜從靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲演變?yōu)橹悄?、上下文感知的系統(tǒng)。

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(qū)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(qū)，以夜生活、餐廳和創(chuàng)業(yè)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(jù)實體語義建議更合適的連接。比如，如果一個區(qū)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(jù)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(qū)域，“Koramangala”標記為住宅-商業(yè)區(qū)，或“MG Road”標記為商業(yè)區(qū)。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(guī)模和適應性： 最重要的是，LLMs 可以快速處理和增強大量數(shù)據(jù)，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(xiàn)實世界保持同步。

實現(xiàn)：自我糾正知識圖譜系統(tǒng)

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(tǒng)，結合了圖數(shù)據(jù)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(xiàn)智能數(shù)據(jù)優(yōu)化和豐富中扮演特定角色。

1. 技術棧

本節(jié)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(shù)據(jù)庫，存儲實體（如城市和區(qū)域）為節(jié)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(xié)調框架，支持動態(tài)提示、結構化推理和控制管道執(zhí)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(qū)域類型（住宅、工業(yè)、歷史等）。
• Python + Pandas：處理數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集

請參閱文章開頭分享的數(shù)據(jù)集鏈接（Data）。

為了模擬現(xiàn)實世界的城市知識圖譜，我們使用了兩個簡化的 CSV 數(shù)據(jù)集：

• city_nodes.csv – 節(jié)點元數(shù)據(jù)
  該文件表示圖中的實體（節(jié)點）：具體為城市及其區(qū)域。
  關鍵列：id:ID — 每個節(jié)點的唯一標識符（如 area_001, city_001）

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

type — “City” 或 “Area”，用于分類節(jié)點

description — 區(qū)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(shù)據(jù)
  該文件包含節(jié)點之間的關系——主要連接城市和其區(qū)域。
  關鍵列：
• START_ID — 源節(jié)點 ID（通常是城市）
• END_ID — 目標節(jié)點 ID（通常是區(qū)域）
• TYPE — 關系類型（如 HAS_AREA）
• distance_km — 城市和區(qū)域中心的距離
• zone_type — 分類，如“Residential”、“Commercial”或留空（供 LLM 推斷）

3. 實現(xiàn)流程

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

系統(tǒng)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(shù)據(jù)：從結構化的 CSV 文件中讀取節(jié)點和關系。
2. 建立連接：通過環(huán)境配置安全連接到 Neo4j 數(shù)據(jù)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?shù)某瑓?shù)以控制生成。
4. 運行糾正管道：

• 檢測模糊或低質量的區(qū)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(yōu)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(guī)則或啟發(fā)式方法識別和推斷缺失字段，如區(qū)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(huán)能夠自我修復和改進的動態(tài)結構。

代碼演練和演示

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

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

1. 配置環(huán)境變量

在運行代碼前，我們需要設置以下環(huán)境變量，避免硬編碼憑據(jù)：

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(jù)和連接 URI——這些變量將用于認證并與 Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫建立會話，以讀寫節(jié)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(huán)境變量存儲了安全連接 Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫和 OpenAI API 所需的憑據(jù)，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(chuàng)建一個 Neo4j Aura 實例（云托管的 Neo4j 數(shù)據(jù)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(huán)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(shù)據(jù)操作和分析，加載、清洗和處理 CSV 數(shù)據(jù)集。
• neo4j — Python 驅動程序，通過 Cypher 查詢與 Neo4j 圖數(shù)據(jù)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(huán)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(shù)據(jù)處理、圖數(shù)據(jù)庫訪問、LLM 接口和環(huán)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(shù)據(jù)集加載、環(huán)境配置、LLM 協(xié)調和圖數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)加載（pandas）、環(huán)境配置（dotenv）、語言模型操作（LangChain）到圖數(shù)據(jù)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(jié)點。

以下配置在創(chuàng)造力和可靠性之間取得平衡：

• 模型：gpt-4-turbo
• Temperature：0.3（增加創(chuàng)造力但保持連貫；較低值確保輸出更穩(wěn)定）
• Top P：0.9（通過核采樣控制多樣性，允許更廣泛的創(chuàng)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(shù)調整為平衡創(chuàng)造力和相關性，模型生成深思熟慮、優(yōu)化的輸出，非常適合數(shù)據(jù)糾正和豐富。

5. 加載數(shù)據(jù)集：節(jié)點和關系

我們的知識圖譜基于兩個 CSV 數(shù)據(jù)集：

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

讓我們將這兩個 CSV 數(shù)據(jù)集加載到數(shù)據(jù)框中：

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

這些數(shù)據(jù)集構成了知識圖譜的基礎，我們將使用 LLMs 進行優(yōu)化和糾正。

6. 為多種用例創(chuàng)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(qū)域描述
• 用例 2 → 推斷語義分類（如住宅、商業(yè)）
• 用例 3 → 為區(qū)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(qū)域類別
• 重命名區(qū)域

description_prompt = PromptTemplate(  
    input_variables=["description"],  
    template="""  
    你是一個城市規(guī)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(jù)以下區(qū)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(qū)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(xiàn)在我們將創(chuàng)建一個函數(shù)，應用這些糾正到區(qū)域節(jié)點上：

• 增強模糊的描述
• 指定語義類別
• 建議改進的區(qū)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(shù)確保每個區(qū)域節(jié)點在推回知識圖譜前都得到糾正和豐富。

8. 在 Neo4j 中更新節(jié)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(shù)用以下內容更新每個節(jié)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(qū)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(fā)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(jù)命名模式填補缺失的 zone_type 字段。這是一個輕量級啟發(fā)式方法（例如，“Nagar”通常表示住宅區(qū)），補充了 LLM 驅動的節(jié)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(shù)據(jù)，補充了 LLM 的糾正。

10. 執(zhí)行塊

最后，我們執(zhí)行整個管道，依次應用所有糾正、豐富和圖譜更新。

此管道執(zhí)行以下步驟：

• 使用 LLM 糾正區(qū)域描述并在 Neo4j 中更新
• 通過啟發(fā)式規(guī)則填補關系中的缺失區(qū)域類型
• 推斷每個區(qū)域的用途（如住宅、商業(yè)、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(shù)據(jù)保存到更新的 CSV 文件

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

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

# 步驟 3：推斷區(qū)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(huán)，系統(tǒng)性地應用 LLM 智能增強知識圖譜——糾正模糊節(jié)點、推斷語義、重寫關系并持久化所有更改。

你的知識圖譜現(xiàn)在是自我糾正的——隨著新數(shù)據(jù)的流入持續(xù)改進。

評估和結果

為了衡量自我糾正知識圖譜系統(tǒng)的有效性，我們從三個方面檢查了輸出：

描述清晰度（區(qū)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(fā)揮了關鍵作用。例如，當一個區(qū)域僅被描述為“位于地鐵站附近，擁擠區(qū)域”時，模型可以將其擴展為詳細且細致的敘述?，F(xiàn)在它可能被重新描述為“地鐵站附近的繁忙商業(yè)中心，以街頭市場和人流量大而聞名，深受通勤者和當?shù)厣特湚g迎?！?/p>

通過添加具體性、當?shù)靥厣陀猛靖?，模型確保區(qū)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(jié)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(yè)’）

GPT-4 Turbo 推斷缺失或模糊的區(qū)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(zhàn)。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(qū)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(shù)據(jù)變得更具可操作性——支持推薦引擎識別文化熱點，協(xié)助城市規(guī)劃者制定遺產(chǎn)保護策略，并為歷史數(shù)據(jù)集添加結構化的語義層。

名稱重寫以標準化

數(shù)據(jù)集中的另一個常見問題是區(qū)域名稱模糊、冗余或不一致。這些不一致使得人類和系統(tǒng)都難以正確解釋數(shù)據(jù)。模型通過標準化和豐富區(qū)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(yōu)化為“Ashok Nagar — 西區(qū)”。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(tǒng)和城市級分析，這些都需要精確的區(qū)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(zhàn)——

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(shù)據(jù)。以下是它如何解決城市數(shù)據(jù)集中的常見知識圖譜問題：

• 模糊的區(qū)域描述：GPT-4 Turbo 使用自然語言生成改進區(qū)域描述，使每個節(jié)點更具信息量和語義豐富，適用于城市儀表板或搜索系統(tǒng)等下游應用。
• 不一致或不清晰的區(qū)域名稱： 模型為區(qū)域建議更清晰、更直觀的名稱，標準化不同數(shù)據(jù)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(yè)或旅游，協(xié)助對城市空間進行語義分類，適用于分區(qū)決策或個性化旅行指南。
• 不完整的關系元數(shù)據(jù)（如缺失 zone_type）： 簡單的基于規(guī)則的邏輯補充 LLM，推斷缺失的關系屬性，如區(qū)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(tǒng)成為任何城市數(shù)據(jù)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(tǒng)可以擴展到數(shù)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(guī)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(shù)據(jù)奠定了堅實基礎——但還有很多演化的空間：

• 大規(guī)模自動糾正： 將此框架擴展為微服務，持續(xù)攝入原始、噪聲的知識圖譜數(shù)據(jù)（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(yī)療、法律或城市規(guī)劃等用例，在特定領域語料庫上微調 GPT-4 Turbo，將產(chǎn)生更符合上下文的節(jié)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(tǒng)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(jié)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(jié)點、邊類型或推斷區(qū)域用途中的異常，提升可信度。
• 人機交互學習反饋循環(huán)： 允許城市規(guī)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(tài)圖譜豐富： 擴展節(jié)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(tài)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(jié)點級描述，提升可讀性和公眾實用性。
• 使用輕量級啟發(fā)式方法和 LLM 分類提示，推斷缺失的語義標簽，如區(qū)域類型和用途。
• 優(yōu)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(chuàng)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(tài)、受限于模式的圖譜轉變?yōu)槟軌蜻m應、學習和演化的活知識系統(tǒng)——為決策智能、城市規(guī)劃、企業(yè)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(shù)據(jù)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/