知识图谱生成

在之前章节中，我们尝试过让 ChatGPT 对一段文本做实体识别和词性分析，结果很不错。但如果是需要长期留存下来，后续在不同场景下快速查询分析，最好还是要把数据存入到专门的图数据库中，才能方便随时读取。本节，我们试试让 ChatGPT 直接把从文本中抽取到的知识图谱数据，存入最流行的图数据库 Neo4J 中。

这次我们换一个场景，不提供文本，试试看 ChatGPT 本身已有的知识储备量如何。

请你生成一部分红楼梦中的知识图谱，并转换成 neo4j 格式的数据插入语句。

结果超乎意料之外，ChatGPT 竟然表示自己虽然有红楼梦的知识，但无法生成 neo4j 的插入语句！

这回需要我们排查一下 prompt 问题了，就像我们排查代码一样。让我们先验证一下 ChatGPT 说自己懂红楼梦这句话是否真实：

请你以三元组的形式生成红楼梦中的知识图谱。

我们看到输出的结果，顺着内容越往后，准确度逐渐开始下降，"胡说"的成分开始变大。所以，为了更好的利用 ChatGPT 的文本生成能力，我们还是需要给出一些更明确的内容，效果更加。比如同样还是红楼梦，我们明确提供全书开头宝黛初见一章的一段文本，要求总结这段内容变为知识图谱试试：

抽取下面这段文本中的知识图谱。切记格式为（头实体、关系、尾实体）

黛玉方进入房时，只见两个人搀着一位鬓发如银的老母迎上来，黛玉便知是她外祖母。方欲拜见时，早被她外祖母一把搂入怀中，“心肝儿肉”叫着大哭起来。当下地下侍立之人，无不掩面涕泣，黛玉也哭个不住。一时众人慢慢的解劝住了，黛玉方拜见了外祖母。——此即冷子兴所云之史太君也，贾赦、贾政之母。当下贾母一一指与黛玉：“这是你大舅母；这是你二舅母；这是你先珠大哥的媳妇珠大嫂子。”黛玉一一拜见过。贾母又说：“请姑娘们来。今日远客才来，可以不必上学去了。”众人答应了一声，便去了两个。不一时，只见三个奶嬷嬷并五六个丫鬟，簇拥着三个姊妹来了。第一个肌肤微丰，合中身材，腮凝新荔，鼻腻鹅脂，温柔沉默，观之可亲。第二个削肩细腰，长挑身材，鸭蛋脸面，俊眼修眉，顾盼神飞，文彩精华，见之忘俗。第三个身量未足，形容尚小。其钗环裙袄，三人皆是一样的妆饰。黛玉忙起身迎上来见礼，互相厮认过，大家归坐。丫鬟们斟上茶来。不过说些黛玉之母如何得病，如何请医服药，如何送死发丧。不免贾母又伤感起来，因说：“我这些儿女，所疼者独有你母亲，今日一旦先舍我去了，连面也不能一见，今见了你，我怎不伤心！”说着，搂了黛玉在怀，又呜咽起来。众人忙都宽慰解释，方略略止住。

具体文本的总结能力还是比"记忆"要好的多。然后，让我们再继续排查 ChatGPT 生成 neo4j 语句的能力：

生成对应的 Neo4J 写入语句

也没问题。ChatGPT 两项能力都具备。那看来我们应该想办法优化最开头那句 prompt 了。之前我们曾经介绍过一些可以有效提高 ChatGPT 文本生成质量的咒语。从上面排查过程可以看到，分步运行都没有问题。那么 let's think step by step. 应该就适用于这个场景了。让我们在最开始失败的 prompt 后面加上这句：