大家好，我是程序员寒山。
前面我们讲了知识图谱，今天我们来讲一下知识图谱如何集成到Dify。
之前很多粉丝遇到RAG处理数据不完整的问题，比如做一下数据统计之类的，那么这些问题真的的无解么？
比如：统计鲁菜的排名
今天我们给一个思路解决类似的问题，就是借助知识图谱的能力+RAG来实现。
在RAG应用开发中，知识图谱（Knowledge Graph）因其强大的关联关系表达能力，正在成为构建智能系统的一个有效补充。以菜谱场景为例，知识图谱可以提供多维度关联：菜品↔食材↔营养↔厨具↔烹饪方法，同时也可以提供各种维度的数据支持。
比如：统计鲁菜的排名，要实现这个功能，RAG没有办法直接实现，它的检索特点只能获取部分菜品，但是可以借助知识图谱的能力，获取全部菜谱信息，和RAG结合，达到最后的排名目标。
这个安装方式挺多的，这里我以mac为例，使用docker部署安装：
docker run --publish=7474:7474 \ --publish=7687:7687 \ --volume=$HOME/neo4j/data:/data \ neo4j命令运行完后，打开浏览器，访问http://localhost:7474，如果看到Neo4j的登录页面，说明安装成功，默认用户名和密码都是neo4j，第一次登录后需要修改密码。
在Dify的工作流设计中，我们通过HTTP接口与Neo4j交互，使用的查询语言是Cypher。
查询所有节点 curl -X POST \ http://localhost:7474/db/neo4j/tx/commit \ -H 'Authorization: Basic bmVvNGo6bmVvNGoxMjM=' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "statements": [{ "statement": "MATCH (n) RETURN n, labels(n) as labels", "parameters": {} }] }'现在给大家演示如何一步一步的创建工作流，来和neo4j进行连接。
首先我们创建一个工作流。
给开始节点添加一个问题输入框的字段，比如：给鲁菜做一个排名。
通过这个节点查询所有的菜谱主体，通过http访问neo4j的数据库，header里面添加contentType和用户登录认证。
通过代码节点来处理Http请求返回的内容，整理成一个文本，作为下一步关键词匹配的内容。代码会根据文本内容和问题，从问题中提取一个关键词，比如鲁菜，送给下一个Http节点。
再增加一个节点，查询知识图谱和问题有关的内容，使用上一步提取的关键查询，比如鲁菜。
把问题和http返回的内容一起送给大模型后，排名就出来了。
当然中间还可以引入本地知识库和知识图谱一起给大模型，我今天主要演示知识图谱的使用。
本期内容就这些，更多ai内容，请关注最新动态。
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