LangChain与图数据库Neo4j LLMGraphTransformer融合:医疗辅助诊断、金融风控领域垂直领域、法律咨询场景问答系统的技术实践
LangChain与图数据库融合:垂直领域问答系统的技术实践一、技术背景与核心价值在垂直领域(如金融、医疗、法律)的问答场景中,传统RAG系统常面临实体关系推理不足和专业术语理解偏差的痛点。LangChain通过集成图数据库与知识图谱,构建了一种新型的GraphRAG架构,结合结构化关系与非结构化语义的优势,实现更精准的领域知识问答。1.1技术架构演进•传统RAG:依赖向量相似度的"平面化"检索,