使用Ollama和Neo4j创建智能语义图数据库代理
在当今的信息时代，利用人工智能与图数据库结合，创造智能代理以处理复杂任务变得越来越重要。本篇文章将介绍如何使用Ollama和Neo4j创建一个智能语义代理，该代理能够基于用户意图与图数据库交互。
引言
我们越来越多地依赖复杂的数据存储和管理解决方案，如图数据库Neo4j。为了更有效地从这些数据库中获取信息，我们需要智能代理能够理解用户的自然语言请求。本文旨在展示如何通过Ollama和Neo4j实现这一目标，为开发者提供设置和使用此系统的指导。
主要内容
Ollama与Mixtral
Ollama是一个强大的代理管理系统，它通过Mixtral语义层增强了与图数据库的交互能力。使用Ollama可以帮助开发者构建与Neo4j图数据库互动的智能代理。
重要工具
- 信息工具: 它从数据库中检索有关电影或个人的数据，确保代理始终拥有最新和最相关的信息。
- 推荐工具: 根据用户偏好和输入提供电影推荐。
- 记忆工具: 将用户偏好信息存储在知识图中，以便跨多次交互提供个性化体验。
- 闲聊工具: 使代理能够处理日常对话。
环境设置
在使用此模板之前，需要设置Ollama和Neo4j数据库。确保下载了合适的语言模型和设置必要的环境变量。
# 设置Ollama和Neo4j环境变量
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434" # 本地Ollama安装
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
数据库填充
可以选择运行以下命令将示例数据集导入数据库，这些数据将用于后续的推荐和查询。
python ingest.py # 运行脚本以导入示例电影数据
使用包
安装LangChain CLI工具后，可以创建或添加新项目以使用neo4j-semantic-ollama。
pip install -U "langchain-cli[serve]"
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
# 或添加到现有项目中
langchain app add neo4j-semantic-ollama
在项目中配置FastAPI应用程序以运行代理服务。
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
代码示例
以下是如何启动代理服务并访问它的基本示例：
langchain serve # 启动本地服务器
在Python中通过RemoteRunnable访问服务：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-semantic-ollama") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
问题1：网络连接问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
问题2：数据同步
确保数据在数据库中的同步，以便信息工具可以有效地检索和提供最新的数据。
总结和进一步学习资源
通过本教程，你可以创建一个智能代理，与您的Neo4j数据库进行交互，并根据用户的自然语言请求做出响应。可以进一步探索的资源包括Neo4j的官方文档，以及Mixtral和Ollama的详细指南。
参考资料
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