# 使用Neo4j和Ollama实现智能语义代理的指南
## 引言
在现代应用中，使用图数据库如Neo4j来管理和分析复杂的数据关系已经成为一种趋势。然而，直接操作图数据库可能对用户不够友好。通过引入语义层（Semantic Layer）和Mixtral代理，我们可以通过用户意图来与数据库互动，简化这一过程。本文将介绍如何使用Neo4j、Ollama和Mixtral来实现这一功能。
## 主要内容
### 1. 工具介绍
在与Neo4j图数据库交互时，代理使用多个工具来提高效率：
- **信息工具**：从数据库中检索有关电影或个人的数据，以确保获得最新和相关的信息。
- **推荐工具**：根据用户偏好和输入提供电影推荐。
- **记忆工具**：在知识图谱中存储用户偏好，提供个性化的多次交互体验。
- **小对话工具**：处理用户的小对话请求。
### 2. 环境设置
在使用这个模板前，需要设置Ollama和Neo4j数据库：
- 参见[这里](https://ollama.com/download)下载Ollama。
- 下载感兴趣的LLM，例如：`mixtral:ollama pull mixtral`。
你需要定义以下环境变量：
```bash
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434" # 本地Ollama安装
export NEO4J_URI=<你的NEO4J_URI>
export NEO4J_USERNAME=<你的NEO4J用户名>
export NEO4J_PASSWORD=<你的NEO4J密码>
3. 数据填充
要用示例电影数据集填充数据库，可以运行python ingest.py脚本，或者使用Neo4j的推荐数据库演示：
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
4. 使用指南
先安装LangChain CLI:
pip install -U "langchain-cli[serve]"
在新项目中使用该包：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
在现有项目中添加：
langchain app add neo4j-semantic-ollama
修改app/server.py文件：
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
5. LangSmith设置（可选）
使用LangSmith来跟踪和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<你的API密钥>
6. 运行应用
在顶层项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
访问地址：
- 本地FastAPI应用: http://localhost:8000
- 模板文档: http://127.0.0.1:8000/docs
- Playground: http://127.0.0.1:8000/neo4j-semantic-ollama/playground
从代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-semantic-ollama")
常见问题和解决方案
挑战：API访问受限
由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
挑战：数据同步问题
在多用户环境中，要保证数据一致性和同步。可以通过事务管理和锁机制来解决。
总结和进一步学习资源
通过本文，你了解了如何结合Neo4j、Ollama和Mixtral代理实现语义图形交互。进一步深入学习Neo4j和LangChain的使用，可以参考以下资源：
参考资料
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