介绍
GraphDB 是一种功能丰富的图数据库，能够与 RDF 和 SPARQL 兼容。通过利用大语言模型（LLMs），我们可以将自然语言查询（NLQ）转换为 SPARQL 查询，从而让用户更直观地与数据进行交互。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 LLMs 将自然语言查询转化为 GraphDB 的 SPARQL 查询。
主要内容
GraphDB 的 LLM 功能
GraphDB 提供了多种 LLM 集成功能：
- GPT 查询：通过知识图谱（KG）获取文本、列表或表格。
- 查询和结果解释：支持结果总结、重述和翻译。
- 检索-graphdb-连接器：在向量数据库中索引 KG 实体，支持嵌入算法。
设置环境
要进行实验，我们需要在本地运行 GraphDB 实例。以下步骤展示如何用 Docker 设置 GraphDB，并使用 Star Wars 数据集进行查询。
本地运行 GraphDB
-
安装 Docker：确保 Docker 和 Docker Compose 已安装。
-
克隆仓库：执行
git clone克隆langchain-graphdb-qa-chain-demo。 -
启动 GraphDB：在仓库目录中运行以下命令：
docker build --tag graphdb . docker compose up -d graphdb -
访问 GraphDB：等待几秒钟后，访问
http://localhost:7200/。
代码示例
我们将使用 OntotextGraphDBQAChain 对 Star Wars 数据集进行问题解答：
import os
from langchain.chains import OntotextGraphDBQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 设置 OpenAI API 密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-***"
chain = OntotextGraphDBQAChain.from_llm(
ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-4-1106-preview"),
graph=graph,
verbose=True,
)
# 问题示例
result = chain.invoke({chain.input_key: "What is the climate on Tatooine?"})[chain.output_key]
print(result)
在问题中，我们用自然语言问询塔图因星球的气候，LLM 生成相应的 SPARQL 查询，并返回结果。
常见问题和解决方案
网络连接问题
由于某些地区网络限制，访问 API 时可能需要使用 API 代理服务 来提高访问稳定性。
SPARQL 语法错误
当 LLM 生成不正确的 SPARQL 查询时，可使用 SPARQL 修复提示进行修正。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用 LLMs 和 SPARQL 查询来探索 GraphDB 数据。通过这种方式，用户能够以更直观的方式与复杂数据模型交互。进一步学习建议：
参考资料
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