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PHP 使用LangChain构建知识图谱开发教程：从入门到精通 2025年05月

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3 5 月, 2025
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PHP 使用LangChain构建知识图谱开发教程：从入门到精通

引言

知识图谱是组织和表示知识的强大工具，它通过实体、属性和关系来描述现实世界中的信息。在本教程中，我们将学习如何使用PHP结合LangChain框架来构建一个功能完善的知识图谱系统。

准备工作

环境要求

  • PHP 8.1或更高版本
  • Composer (PHP依赖管理工具)
  • LangChain PHP库
  • Neo4j或类似的图数据库(推荐版本4.4+)

安装必要组件

首先，通过Composer安装LangChain PHP库：

代码片段 
composer require langchain/langchain

对于图数据库，我们推荐使用Neo4j。可以通过Docker快速启动一个Neo4j实例：

代码片段 
docker run \
    --name neo4j \
    -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
    -d \
    --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
    neo4j:4.4

LangChain基础知识

LangChain核心概念

LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架，它提供了一系列工具和组件来简化开发流程。主要组件包括：

  1. Models: 与各种语言模型交互的接口
  2. Prompts: 管理提示模板
  3. Chains: 将多个组件组合成工作流
  4. Memory: 在链调用之间保持状态
  5. Indexes: 与外部数据交互

构建知识图谱的步骤

1. 数据准备和预处理

首先我们需要准备要导入到知识图谱中的数据。这里我们以一个简单的科技公司数据集为例：

代码片段 
<?php
// data_preparation.php

$companies = [
    [
        'name' => 'OpenAI',
        'founded' => '2015',
        'founders' => ['Sam Altman', 'Elon Musk', 'Greg Brockman'],
        'products' => ['ChatGPT', 'GPT-3', 'DALL-E']
    ],
    [
        'name' => 'Google',
        'founded' => '1998',
        'founders' => ['Larry Page', 'Sergey Brin'],
        'products' => ['Search', 'Gmail', 'Google Maps']
    ]
];

// 保存为JSON文件以便后续处理
file_put_contents('companies.json', json_encode($companies));
?>

2. 初始化LangChain和数据库连接

代码片段 
<?php
// init.php

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use LangChain\LLM\OpenAIConfig;
use LangChain\Chains\LLMChain;
use LangChain\Prompts\PromptTemplate;

// 配置LangChain使用OpenAI (需要替换为你的API密钥)
$openAIConfig = new OpenAIConfig([
    'api_key' => 'your-openai-api-key',
    'model' => 'gpt-3.5-turbo'
]);

// Neo4j数据库连接配置
$neo4jConfig = [
    'uri' => 'bolt://localhost:7687',
    'username' => 'neo4j',
    'password' => 'password'
];
?>

3. 创建知识图谱节点和关系

下面是一个完整的示例，展示如何将数据导入到Neo4j并建立关系：

代码片段 
<?php
// create_knowledge_graph.php

require_once __DIR__ . '/init.php';

use Laudis\Neo4j\ClientBuilder;

// 创建Neo4j客户端连接
$client = ClientBuilder::create()
    ->withDriver('bolt', $neo4jConfig['uri'], $neo4jConfig)
    ->build();

// 读取之前保存的数据
$companies = json_decode(file_get_contents('companies.json'), true);

foreach ($companies as $company) {
    // 创建公司节点
    $client->run(<<<'CYPHER'
        MERGE (c:Company {name: $name})
        SET c.founded = $founded,
            c.last_updated = datetime()
        RETURN c
        CYPHER, ['name' => $company['name'], 'founded' => $company['founded']]);

    // 创建创始人节点并建立关系
    foreach ($company['founders'] as $founder) {
        $client->run(<<<'CYPHER'
            MERGE (p:Person {name: $name})
            MERGE (p)-[:FOUNDED]->(c:Company {name: $companyName})
            RETURN p, c
            CYPHER, ['name' => $founder, 'companyName' => $company['name']]);
    }

    // 创建产品节点并建立关系
    foreach ($company['products'] as $product) {
        $client->run(<<<'CYPHER'
            MERGE (prod:Product {name: $name})
            MERGE (c:Company {name: $companyName})-[:DEVELOPS]->(prod)
            RETURN prod, c
            CYPHER, ['name' => $product, 'companyName' => $company['name']]);
    }
}

echo "知识图谱创建完成！";
?>

4. 使用LangChain增强知识图谱

我们可以利用LangChain的语言模型能力来丰富我们的知识图谱：

代码片段 
<?php
// enhance_knowledge_graph.php

require_once __DIR__ . '/init.php';

use LangChain\LLM\OpenAI;

$llm = new OpenAI($openAIConfig);

// 获取所有公司名称以进行增强查询
$result = $client->run('MATCH (c:Company) RETURN c.name AS name');
$companies = array_column($result->toArray(), 'name');

foreach ($companies as $company) {
    // 使用LLM获取公司描述信息

    // Step1：创建提示模板获取公司描述信息


}
?>

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