Neo4j 上使用 Deepseek-R1 7B 构建知识图谱并进行查询

### 使用 DeepSeek、Neo4j 和 GraphRAG 进行人工智能开发 #### 安装与配置环境 为了有效利用这些工具进行人工智能开发，首先需要确保安装并配置好必要的软件环境。对于 Neo4j 来说，这涉及到下载最新版本的数据库服务器以及图形界面浏览器[^1]。 ```bash # 下载并解压 Neo4j 社区版压缩包到指定目录下 wget https://dist.neo4j.org/neo4j-community-5.7.0-unix.tar.gz tar -xf neo4j-community-5.7.0-unix.tar.gz -C /opt/ ``` #### 导入数据至 Neo4j 数据库 接着，在准备好了 Neo4j 后，则需将由 GraphRAG 创建的知识图谱索引文件导入其中。此过程通常涉及创建节点和关系来表示文档中的实体及其相互联系。 ```cypher // 假设已存在 CSV 文件 `graphrag_index.csv` 描述了各个实体间的关系 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///path/to/graphrag_index.csv' AS row MERGE (a:Entity {name:row.source}) MERGE (b:Entity {name:row.target}) MERGE (a)-[:RELATES_TO]->(b); ``` #### 可视化分析 一旦完成了上述操作，就可以借助 Neo4j 浏览器的强大功能来进行直观的数据探索工作。通过编写 Cypher 查询语句可以轻松获取所需的信息，并将其呈现为易于理解的形式，比如网络图表等。 ```cypher MATCH p=(source:Entity)<-[r]-(target:Entity) RETURN source.name, type(r), target.name LIMIT 25; ``` #### 整合 DeepSeek 提升性能表现 考虑到实际应用场景的需求，还可以引入像 DeepSeek 这样的先进解决方案以增强系统的整体效能。实验表明，在某些特定的任务上，采用优化后的 IRCoT 加上 HippoRAG 架构能够带来优于现有主流产品的效果[^3]。 ```python from deepseek import DeepSeekClient client = DeepSeekClient(api_key="your_api_key_here") response = client.query( query_text="查询关于《仙逆》的相关信息", model_name="deepseek-v2" ) print(response['results']) ```