探索大模型在垂直领域的落地应用是当前技术学习的热门方向，结合 LangChain 框架与知识图谱技术构建医疗问答机器人，是一个极具教育价值的实战项目。它不仅能帮助我们深入理解 RAG（检索增强生成）技术，还能解决大模型在专业领域“幻觉”严重的问题。

以下是关于该项目的详细技术解析与代码实现：

一、 技术架构：LangChain 与知识图谱的深度融合 在医疗领域，回答的准确性至关重要。单纯依赖大模型可能会导致错误建议，而结合知识图谱（如 Neo4j）可以将医疗实体（疾病、药物、症状）及其关系结构化。

本项目采用 LangChain 作为编排框架，流程如下：

用户提问：通过 LangChain 的输入模块接收。 实体提取与检索：利用 LLM 提取问题中的医疗实体，并在 Neo4j 知识图谱中检索相关联的节点和路径。 上下文构建：将检索到的图谱数据转化为文本上下文。 答案生成：将“问题+图谱上下文”组合成 Prompt，发送给大模型生成最终回答。 二、 环境准备与依赖安装 在开始编码之前，我们需要配置 Python 环境并安装必要的库。确保你已安装 Neo4j 数据库并运行在本地（默认端口 7474/7687）。

使用 pip 安装核心依赖：

pip install langchain langchain-openai langchain-community neo4j graphviz 三、 连接知识图谱与图谱检索器 我们需要配置与 Neo4j 的连接，并定义一个图谱检索器。这个检索器负责将自然语言转换为图查询语句（如 Cypher），或者根据现有的图结构查找相关信息。

以下是连接数据库并初始化 LangChain 图谱链的核心代码：

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph from langchain.chains import GraphCypherQAChain from langchain_openai import ChatOpenAI

1. 配置 Neo4j 连接信息

请确保你的 Neo4j 实例已启动，并替换密码

graph = Neo4jGraph( url="bolt://localhost:7687", username="neo4j", password="your_password" )

2. 定义图谱 Schema (可选，用于提示 LLM 理解结构)

这一步有助于 LangChain 理解图中有“疾病”和“药物”这两种节点

graph.refresh_schema() print(f"Graph Schema: {graph.schema}")

3. 初始化大模型 (这里以 OpenAI GPT 为例)

llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4")

4. 创建 GraphCypherQAChain

该链会自动将自然语言转换为 Cypher 查询语句并执行

chain = GraphCypherQAChain.from_llm( graph=graph, llm=llm, verbose=True, allow_dangerous_requests=True # 教育演示需注意安全性 ) 四、 构建问答逻辑与实战演示 为了让机器人具备医疗问答能力，我们通常需要在 Neo4j 中预置一些医疗数据。假设数据库中已存在关于感冒、流感及其症状、用药的关系数据。

我们可以直接调用链式结构进行查询。LangChain 会自动处理“理解问题 -> 生成查询语句 -> 查询图谱 -> 生成答案”的全过程。

示例：询问关于某种疾病的治疗药物

query = "感冒应该吃什么药？"

执行查询

try: response = chain.invoke(query) print("=" * 30) print(f"用户问题: {query}") print(f"机器人回答: {response['result']}") print("=" * 30) except Exception as e: print(f"查询出错: {e}") 在教育场景下，为了更好的控制输出格式，我们还可以自定义 Prompt 模板，规定模型必须基于检索到的图谱事实进行回答，禁止编造。

五、 总结与进阶方向 通过本项目，我们实践了如何利用 LangChain 快速集成知识图谱，构建出一个可控性更强的垂直领域问答系统。相比纯向量检索，知识图谱能够提供更精准的结构化推理能力。

进阶学习建议：

混合检索：结合向量数据库（处理非结构化文本）和知识图谱（处理结构化关系），提升召回率。 动态图谱构建：利用 LLM 从医疗文献中自动抽取三元组，实时更新知识图谱。 Agent 智能体：引入 LangChain Agent，让机器人自主判断是查图谱还是查通用文档，具备更强的工具调用能力。