快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个简单的电影推荐系统教学项目，要求：1. 基于小型电影数据集构建基础知识图谱 2. 实现'用户偏好-电影特征'的简单推理 3. 生成个性化推荐理由。项目需要包含：数据集样本、分步骤实现的Jupyter Notebook、可视化演示。使用Python+NetworkX，代码注释详尽，适合完全新手学习。 - 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在学习知识图谱和RAG技术时，发现Graph RAG这个结合体特别适合做推荐系统。作为一个刚入门的小白，我想通过一个电影推荐的例子，记录下自己的学习过程，希望能帮助到同样想了解这个领域的朋友。
1. 理解Graph RAG的核心概念
Graph RAG简单来说就是把知识图谱(KG)和检索增强生成(RAG)结合起来用。知识图谱负责存储结构化的关系数据，比如电影的类型、导演、演员等信息；RAG则负责根据用户的问题，从知识图谱中检索相关信息，并生成自然语言的回答。
在电影推荐系统中，Graph RAG的优势在于：
- 可以同时考虑电影的属性特征和它们之间的关系
- 生成的推荐理由更有说服力，比如"你喜欢科幻片，这部《星际穿越》是诺兰导演的经典作品"
- 比传统推荐系统更容易解释推荐逻辑
2. 准备电影数据集
我们用一个简单的小型电影数据集来开始。数据集包含：
- 电影基本信息：标题、类型、上映年份、评分
- 人员信息：导演、主演
- 用户偏好数据：用户喜欢的电影类型和演员
这个数据集虽然不大，但已经包含了构建知识图谱所需的基本要素。在实际项目中，可以从IMDb等公开数据集获取更丰富的信息。
3. 构建知识图谱
使用Python的NetworkX库来构建图谱非常简单：
- 首先创建空的图结构
- 添加节点：每部电影、每位导演和演员都是一个节点
- 添加边：建立电影与导演、演员之间的关系，以及电影与类型之间的关系
构建完成后，我们可以直观地看到电影之间的关联。比如《盗梦空间》和《星际穿越》都链接到诺兰这个导演节点，而这两部电影又都链接到"科幻"这个类型节点。
4. 实现推荐逻辑
推荐系统的工作流程分为三步：
- 获取用户偏好：用户告诉我们他喜欢什么类型的电影或哪些演员
- 图谱查询：根据用户偏好，在图谱中查找匹配的电影
- 结果排序：按评分或其他标准对结果排序，选取最匹配的几部推荐
这个过程中，RAG的作用是在最后一步生成推荐理由。它会分析图谱中的关联路径，用自然语言解释为什么推荐这部电影。
5. 可视化展示
为了让结果更直观，我们可以：
- 用matplotlib绘制知识图谱的简单可视化
- 展示推荐结果的关联路径，比如用户->喜欢的类型->推荐电影->导演
- 用文字说明推荐理由的生成过程
6. 项目优化方向
虽然这个小项目已经能工作，但还有很多可以改进的地方：
- 增加更多电影和关系数据
- 引入用户历史行为数据
- 优化推荐算法，考虑更多因素
- 改进自然语言生成的质量
整个开发过程我在InsCode(快马)平台上完成的，它的Jupyter Notebook环境开箱即用，不需要配置任何开发环境，特别适合新手快速尝试这类项目。平台的代码补全和提示功能也帮了大忙，让我这个Python新手能更专注于逻辑而不是语法细节。
如果想把项目分享给朋友看，还可以一键部署成可交互的网页应用，不用操心服务器配置，这点真的很方便。对于想学习Graph RAG的朋友，我强烈建议从这样的小项目开始，慢慢体会知识图谱和生成式AI结合的妙处。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个简单的电影推荐系统教学项目，要求：1. 基于小型电影数据集构建基础知识图谱 2. 实现'用户偏好-电影特征'的简单推理 3. 生成个性化推荐理由。项目需要包含：数据集样本、分步骤实现的Jupyter Notebook、可视化演示。使用Python+NetworkX，代码注释详尽，适合完全新手学习。 - 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
