构建基于知识图谱的医药智能体Agent - 基于Llama 3.1、NVIDIA NIM 和 Lan...

主要观点总结

本文介绍了如何使用Llama 3.1、NVIDIA NIM和LangChain构建一个基于知识图谱的代理。文章详细描述了如何使用Llama 3.1的函数调用能力，从知识图谱中检索结构化数据，增强RAG应用程序。文章还展示了如何建立知识图谱并使用Neo4j数据库来存储不良事件信息，以及如何定义工具来检索药物的常见副作用。最后，文章介绍了如何配置LLM代理以使用定义的工具来回答有关药物副作用的问题，并展示了智能体数据流的运作方式。

关键观点总结

关键观点1: 使用Llama 3.1的函数调用能力从知识图谱中检索数据

Llama 3.1具备原生函数调用能力，可以从知识图谱中检索结构化数据。通过动态生成Cypher查询语句，可以根据用户意图从知识图谱中检索相关信息。

关键观点2: 建立知识图谱并使用Neo4j数据库存储不良事件信息

使用Neo4j数据库作为知识图谱的存储介质，通过实例化Neo4jGraph对象来创建与数据库的连接。不良事件信息以结构化的方式存储在知识图谱中，便于跟踪和分析药物、其反应和结果之间的关系。

关键观点3: 定义工具来检索药物的常见副作用

通过定义一个具有四个可选参数的工具，根据输入的药物、年龄和药企等参数构建相应的Cypher语句，从知识图谱中检索相关信息。该工具可以根据用户的问题动态生成查询语句，返回药物的常见副作用。

关键观点4: 配置LLM代理以使用定义的工具

通过配置LLM代理，使其能够使用定义的工具来回答有关药物副作用的问题。代理通过一系列转换和处理程序处理输入，应用带有绑定工具的LLM，并解析输出。代理执行流程通过执行器管理，可以处理详细的日志记录。