LangGraph AI智能体如何通过知识图谱实现更强智能？以供应链管理系统为例

LangGraph AI 智能体如何通过知识图谱实现更强智能？以供应链管理系统为例

摘要

使用图数据库与大型语言模型（LLM）结合，增强检索生成（RAG）系统的能力。通过将非结构化文本转为向量嵌入，并利用知识图谱（如Neo4j）处理结构化数据，实现复杂查询。通过集成LLM和知识图谱，结合语义搜索与精确查询，创建一个强大的RAG应用程序。该系统支持供应商过滤、计数、分组和基于描述的语义搜索，为企业数据处理提供全方位解决方案。