Construir contexto RAG de grafo con Neo4j LLM Graph Builder

¿Qué hace Construir contexto RAG de grafo con Neo4j LLM Graph Builder?

Convierte un conjunto acotado de documentos en un grafo de conocimiento de Neo4j, inspecciona los nodos y relaciones extraídos, y úsalo para RAG respaldado por grafos.

Prerrequisitos

Neo4j Database 5.23 o posterior con APOC, backend Python 3.12, credenciales de proveedor LLM configuradas, rutas opcionales de front-end y despliegue con Docker desde el README oficial.

Instalación

Usa la instalación oficial o la ruta de configuración que coincida con tu entorno:

• pip install -r requirements.txt -c constraints.txt

Requisitos y advertencias del proyecto oficial:

• 
• Python 3.12 o superior (para despliegue local/backend separado)
• Si usas Neo4j Desktop, deberás desplegar el backend y frontend por separado (docker-compose no es compatible).

Notas de uso básico o inicio rápido:

• Neo4j Database 5.23 o posterior con APOC instalado.

• Las bases de datos Neo4j Aura (incluyendo el nivel gratuito) son compatibles.

• Crea un archivo .env en la carpeta backend copiando backend/example.env.

• Fuente: https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder

• Extraído de la documentación oficial: https://raw.githubusercontent.com/neo4j-labs/llm-graph-builder/HEAD/README.md

Documentación

• https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder

Fuente

• Agent Skill Exchange