使用OpenAI LLM与Neo4j数据库进行自然语言交互

技术背景介绍

在现代数据分析和应用开发中，图数据库以其独特的强大功能越来越受到重视。其中，Neo4j是最受欢迎的图数据库之一。结合自然语言处理（NLP），可以使数据查询变得更加直观和便捷。本篇文章将介绍如何使用OpenAI的语言模型将自然语言问题转换成Cypher查询，并通过Neo4j数据库执行该查询，并给出自然语言的响应。

核心原理解析

我们的目标是实现一个系统，该系统能够接受自然语言输入，将其转换为Cypher查询语言，查询Neo4j数据库并返回自然语言结果。这个过程主要分为以下几步：

1. 自然语言解析：使用OpenAI的GPT模型将自然语言问题解析为Cypher查询。
2. 数据库查询执行：将生成的Cypher查询通过Neo4j数据库接口执行。
3. 结果处理和响应生成：将Neo4j返回的查询结果转换为自然语言响应。

环境配置

在进行代码实现之前，需要配置好运行环境。具体步骤如下：

定义环境变量

首先需要定义一些环境变量，用于配置OpenAI和Neo4j的访问信息：

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>

Neo4j 数据库设置

可以通过多种方式设置Neo4j数据库，此处采用Neo4j AuraDB作为示例。创建一个免费实例后，你会收到访问数据库的凭证。

数据填充

可以运行如下命令填充一些示例数据：

python ingest.py

安装和使用

安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-cypher包：

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

或添加到现有项目：

langchain app add neo4j-cypher

然后在server.py文件中添加如下代码：

from neo4j_cypher import chain as neo4j_cypher_chain

add_routes(app, neo4j_cypher_chain, path="/neo4j-cypher")

配置LangSmith

（可选）我们可以配置LangSmith来进行跟踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册。然后设置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

接下来，运行LangServe实例：

langchain serve

这将启动本地运行的FastAPI应用，地址为 http://localhost:8000。可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，在 http://127.0.0.1:8000/neo4j_cypher/playground 访问游乐场。

可以通过如下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-cypher")

代码实现演示

示例代码如下：

import openai
from py2neo import Graph

# 配置OpenAI和Neo4j访问信息
openai.api_key = "your-openai-api-key"
graph = Graph("your-neo4j-uri", auth=("your-username", "your-password"))

def query_neo4j_cypher(nl_query):
    # 将自然语言查询转换为Cypher查询
    response = openai.Completion.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=f"Translate this into a Cypher query: {nl_query}",
        max_tokens=100
    )
    cypher_query = response["choices"][0]["text"].strip()
    
    # 执行Cypher查询
    result = graph.run(cypher_query).data()
    
    # 将结果转换为自然语言响应
    return result

# 示例自然语言查询
nl_query = "Show me all movies directed by Christopher Nolan"
result = query_neo4j_cypher(nl_query)
print(result)

应用场景分析

这种基于自然语言的数据库查询方式，适用于以下场景：

1. 数据分析和报表生成：非技术人员可以直接使用自然语言查询数据库，生成所需的报表和分析结果。
2. 客户支持：通过自然语言问答系统，客户可以直接查询产品信息、订单状态等数据。
3. 教育和研究：学生和研究人员可以更方便地从数据库中获取信息，节省时间。

实践建议

1. 优化自然语言解析：由于自然语言的复杂性，解析可能会出现错误，可以通过定制提示词和调优模型提升准确率。
2. 安全性考虑：确保数据库查询的安全性，避免SQL注入等安全问题。
3. 性能优化：对于大规模数据查询，需要考虑性能优化，使用合适的索引和查询策略。

结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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