Exploration de graphiques alimentée par l'IA avec les capacités NLP de LangChain, réponse aux questions à l'aide de Langchain

Avez-vous déjà eu du mal à écrire des requêtes de base de données SQL ou graphiques complexes ? Et si vous pouviez simplement décrire ce que vous voulez dans un anglais simple et obtenir les résultats directement ? Grâce aux progrès du traitement du langage naturel, des outils comme LangChain rendent cela non seulement possible mais incroyablement intuitif.

Dans cet article, je vais montrer comment utiliser Python, LangChain et Neo4j pour interroger de manière transparente une base de données graphique en utilisant le langage naturel. LangChain gérera la conversion des requêtes en langage naturel en requêtes Cypher, offrant une expérience rationalisée et permettant de gagner du temps.

Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework open source conçu pour simplifier la création d'applications qui utilisent de grands modèles de langage (LLM). Que vous construisiez des chatbots, des systèmes de questions-réponses, des résumés de texte ou des outils pour générer des requêtes de base de données, LangChain fournit une base solide.

En tirant parti de LangChain, les développeurs peuvent rapidement prototyper et déployer des applications qui comblent le fossé entre le langage naturel et l'intelligence artificielle.

Conditions préalables

Avant de plonger dans le vif du sujet, assurez-vous que Python et Neo4j sont installés sur votre système. Sinon, vous pouvez les installer en utilisant les ressources ci-dessous :

• Télécharger Python
• Téléchargez Neo4j

Vous pouvez également exécuter Neo4j dans Docker. Voici la commande pour le faire :

Exécutez Neo4j dans Docker

Configuration de l'environnement

Installer les dépendances Python

Installez les bibliothèques Python nécessaires en exécutant la commande suivante :

pip install --upgrade --quiet langchain langchain-neo4j langchain-openai langgraph

Téléchargez l'ensemble de données

Pour ce didacticiel, nous utiliserons les Ensembles de données de livres Goodreads avec évaluation des utilisateurs 2M

, qui peuvent être téléchargés à partir d'ici.

Charger l'ensemble de données dans Neo4j

Pour remplir la base de données graphique avec notre ensemble de données, utilisez le script suivant :

Interrogation de la base de données graphique à l'aide de LangChain Une fois tout configuré, nous allons maintenant utiliser LangChain pour interroger la base de données graphique en langage naturel. LangChain traitera votre entrée, la convertira en requête Cypher et renverra les résultats. Pour cette démonstration, nous utiliserons le modèle

GPT-4o-mini

et les outils suivants :

<script></script> <script></script> <script></script>

Exemples de requêtes

Voici quelques exemples de requêtes et leurs résultats :

Requête 1 : Recherchez tous les livres écrits par « J.K. Rowling » et publiés par « Bloomsbury Publishing ».

Résultat :

• Harry Potter à l'école des sorciers : Note : 4,8, Langue : anglais
• Harry Potter et la Chambre des Secrets : Note : 4,7, Langue : Anglais

Requête 2 : Qui est l'auteur du « Seigneur des Anneaux » ?

Résultat : L'auteur de "Le Seigneur des Anneaux" est J.R.R. Tolkien.

Requête 3 : Qui est l'auteur de « Le pouvoir de l'un » ?

Résultat : L'auteur de "The Power of One" est Bryce Courtenay.

Requête 4 : répertorier les livres publiés par Penguin Books.

Résultat :
Les livres suivants sont publiés par Penguin Books :

1. Intouchable - Note : 3,72, Langue : anglais
2. Le verset complet et autres absurdités - Note : 4,18, Langue : non disponible
3. Le Bien-Aimé : Réflexions sur le chemin du cœur - Note : 4,19, Langue : Anglais
4. Americana - Note : 3,43, Langue : anglais
5. Great Jones Street - Note : 3,48, Langue : anglais
6. Gravity's Rainbow - Note : 4.0, Langue : anglais
7. City of Glass (La trilogie new-yorkaise, #1) - Note : 3,79, Langue : anglais
8. Ghosts (The New York Trilogy, #2) - Note : 3,64, Langue : anglais
9. Moon Palace - Note : 3,94, Langue : anglais
10. L'invention de la solitude : un mémoire - Note : 3,78, Langue : non disponible

Pourquoi utiliser des requêtes en langage naturel ?

Les requêtes en langage naturel offrent de nombreux avantages :

1. Facilité d'utilisation : Pas besoin de mémoriser des langages de requête complexes comme SQL ou Cypher.
2. Efficacité : Récupérez rapidement les résultats sans déboguer la syntaxe de requête complexe.
3. Accessibilité : Permet aux utilisateurs non techniques d'interagir avec les bases de données sans effort.

Conclusion

LangChain combiné à Neo4j démontre à quel point le traitement du langage naturel peut être puissant pour simplifier les interactions avec les bases de données. Cette approche ouvre des possibilités de création d'outils conviviaux tels que des chatbots, des systèmes de questions-réponses et même des plateformes d'analyse.

Si vous avez trouvé ce guide utile ou si vous avez des questions, n'hésitez pas à les partager dans les commentaires ci-dessous. Continuons à explorer les possibilités illimitées du langage naturel et des technologies basées sur l’IA !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!