图检索增强生成（Graph RAG）正逐渐流行起来，成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据以节点和关系的形式组织起来，从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心，它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。
构建知识图谱通常是利用图数据表示的强大功能中最困难的一步。它需要收集和整理数据，这需要对领域知识和图建模有深刻的理解。为了简化这一过程，可以参考已有的项目或者利用LLM来创建知识图谱，进而可以把重点放在检索召回，以及LLM的生成阶段。下面来进行相关代码的实践。
1.知识图谱构建
为了存储知识图谱数据，首先需要搭建一个 Neo4j 实例。最简单的方法是在 Neo4j Aura 上启动一个免费实例，它提供了 Neo4j 数据库的云版本。当然，也可以通过docker本地启动一个，然后将图谱数据导入到Neo4j 数据库中。
步骤I：Neo4j环境搭建
下面是本地启动docker的运行示例：
docker run -d \
--restart always \
--publish=7474:7474 --publish=7687:7687 \
--env NEO4J_AUTH=neo4j/000000 \
--volume=/yourdockerVolume/neo4j:/data \
neo4j:5.19.0