# 基于 OneKE 的知识图谱构建与 RAG 问答系统搭建
## 介绍
该项目中所涉及的一些脚本及中间结果文件,这个项目是知识工程课程实践的内容。
基于选题来收集数据、构建知识图谱并搭建问答系统。
主要实现了设计知识图谱Schema、抽取实体及其关系、处理数据、构建知识图谱三元组关系、导入Neo4j进行可视化并搭建问答系统的整个流程。
相关技术方法有:OneKE模型的环境配置及使用、Python脚本对源数据及中间产物的处理、导入Neo4j所用Cypher语句的设计、langchain/neo4j-cypher自然语言转Cypher查询的RAG过程来进行问答并得到结果等。
过程记录文档:[Doc](https://rapr5wizcgi.feishu.cn/wiki/PV2UwBBANivVpCkVHtmccUWfnse)


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基于 OneKE 的知识图谱与 RAG 问答系统学习资源 本资源聚焦于知识图谱构建及 RAG 问答系统搭建,以 OneKE 为核心展开。OneKE 作为关键工具,助力高效构建知识图谱,其具备强大的数据处理与知识整合能力,能从海量数据中提取结构化知识,为问答系统奠定坚实基础。 在知识图谱构建方面,详细介绍了利用 OneKE 进行数据收集、清洗、实体识别、关系抽取等流程的方法与技巧,确保知识图谱的准确性与完整性。而 RAG 问答系统搭建部分,深入讲解了如何基于构建好的知识图谱,运用 RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术实现精准的问题理解、信息检索与答案生成。通过实际案例与代码示例,让学习者直观感受从数据到知识图谱,再到智能问答的完整技术链路。此资源旨在帮助开发者深入理解相关技术原理与实践应用,提升在知识图谱与问答系统领域的技术能力,是极具价值的学习资料,仅供学习交流,严禁用于商业用途。
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- 2403_898385242025-04-18资源内容详细全面,与描述一致,对我很有用,有一定的使用价值。

葡萄籽儿
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