引言
在当今的信息时代，提取和查询大规模图数据库中的数据可能是一项复杂的任务。特别是对不熟悉Cypher查询语言的用户而言，这可能成为使用图数据库的一大障碍。幸运的是，通过将Neo4j图数据库与OpenAI的语言模型结合，我们可以将自然语言问题动态转换为Cypher查询，从而简化这一过程。在这篇文章中，我们将深入探讨如何实现这一目标，并提供实现过程中的实用指导。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，确保你已设置以下环境变量：
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>
2. Neo4j数据库的初始化
可以通过多种方式设置Neo4j数据库。最简单的方式是使用Neo4j AuraDB，这是一种完全托管的云图数据库服务。创建一个免费实例后，你会得到访问数据库的凭证。
为了填充一些示例数据，你可以运行以下命令：
python ingest.py # 这会将示例电影数据填充到数据库中
3. 安装和使用LangChain CLI
要使用这个包，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
之后，可以创建一个新的LangChain项目，将其作为唯一的包安装：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher
若要将其添加到现有项目中，可以执行：
langchain app add neo4j-cypher
并在你的server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_cypher import chain as neo4j_cypher_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_chain, path="/neo4j-cypher")
4. 配置LangServe
LangServe用于启动FastAPI应用，供本地开发使用。可以通过以下命令直接启动：
langchain serve
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何在代码中访问这个模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 创建一个可运行的远端实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-cypher") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
网络限制问题：在某些地区，可能会遇到访问API服务不稳定的问题。使用API代理服务是一个有效的解决方案，可以提高访问的稳定性。
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数据填充失败：确保你的数据库连接信息正确无误，并检查
ingest.py中的数据格式。
总结和进一步学习资源
通过结合使用Neo4j和OpenAI LLM，我们可以极大地简化用户与图数据库的交互。希望这篇文章帮你搭建起属于自己的自然语言查询系统。如果你希望进一步了解Neo4j和Cypher查询，官方的Neo4j文档是一个很好的起点。
参考资料
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