# 引言
随着数据规模的不断增长，传统的关系型数据库已无法满足某些特定应用场景的需求。在这样的背景下，图数据库以其灵活的数据模型和高效的查询能力日益受到关注。Kùzu作为一个嵌入式的图数据库管理系统，以其卓越的查询速度和扩展性脱颖而出。本篇文章将带您了解如何使用大语言模型（LLM）构建Kùzu数据库的自然语言接口，使得复杂的图数据库查询变得异常简单。
# 主要内容
## Kùzu简介
Kùzu是一个可嵌入的图数据库系统，其采用列式存储和新颖的连接算法，极大地提升了查询的速度与扩展能力。Kùzu支持Cypher语法，一种声明性的图查询语言，使得数据查询更为直观且高效。Kùzu采用MIT开源许可，方便开发者灵活使用与集成。
## 设置Kùzu
由于Kùzu是一个嵌入式数据库，无需单独的服务器管理，可以通过Python包直接安装：
```bash
pip install kuzu
安装后，即可在本地创建并连接到数据库：
import kuzu
db = kuzu.Database("test_db")
conn = kuzu.Connection(db)
创建数据库模式
以下示例展示了如何创建简单的电影数据库模式：
conn.execute("CREATE NODE TABLE Movie (name STRING, PRIMARY KEY(name))")
conn.execute("CREATE NODE TABLE Person (name STRING, birthDate STRING, PRIMARY KEY(name))")
conn.execute("CREATE REL TABLE ActedIn (FROM Person TO Movie)")
插入数据
我们可以使用Cypher语句插入一些电影和演员的数据：
conn.execute("CREATE (:Person {name: 'Al Pacino', birthDate: '1940-04-25'})")
conn.execute("CREATE (:Person {name: 'Robert De Niro', birthDate: '1943-08-17'})")
conn.execute("CREATE (:Movie {name: 'The Godfather'})")
# 省略其他数据插入语句以简洁
创建KuzuQAChain
利用大语言模型可以自然语言查询图数据库：
from langchain.chains import KuzuQAChain
from langchain_community.graphs import KuzuGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI
graph = KuzuGraph(db)
chain = KuzuQAChain.from_llm(
llm=ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-16k"),
graph=graph,
verbose=True,
)
查询图数据库
我们可以通过自然语言提问，并由KuzuQAChain自动生成Cypher查询：
result = chain.invoke("Who acted in The Godfather: Part II?")
print(result['result']) # 返回参与演出影片的演员名单
代码示例
我们完整地展示一个自然语言查询的实现：
result = chain.invoke("Robert De Niro played in which movies?")
print(result['result'])
常见问题和解决方案
数据更新后的模式刷新
如果数据库模式发生变化，可以通过以下代码刷新模式：
graph.refresh_schema()
print(graph.get_schema)
解码器版本警告
为避免版本警告，确保您使用的是最新版本的LangChain库。
总结和进一步学习资源
Kùzu作为一个高效的图数据库，结合大语言模型能够大幅简化数据查询流程。通过这篇文章，您可以初步了解如何搭建Kùzu数据库并通过自然语言进行查询。
对于有兴趣更深入探讨Kùzu和Cypher语法的读者，官方文档和社区资源是非常好的起点。同时，LangChain社区为大语言模型的集成提供了许多有价值的工具和实例。
参考资料
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