LangChain の NLP 機能による AI を活用したグラフ探索、Langchain を使用した質問回答

複雑な SQL やグラフ データベース クエリの作成に苦労したことがありますか?欲しいものを平易な英語で説明し、結果を直接得ることができたらどうでしょうか?自然言語処理の進歩のおかげで、LangChain のようなツールにより、これが可能になるだけでなく、信じられないほど直感的になります。

この記事では、Python、LangChain、Neo4j を使用して、自然言語を使用してグラフ データベースにシームレスにクエリを実行する方法を説明します。 LangChain は自然言語クエリから Cypher クエリへの変換を処理し、効率的で時間を節約できるエクスペリエンスを提供します。

ラングチェーンとは何ですか?

LangChain は、大規模言語モデル (LLM) を利用するアプリケーションの作成を簡素化するように設計されたオープンソース フレームワークです。チャットボット、質問応答システム、テキスト サマライザー、データベース クエリを生成するツールのいずれを構築する場合でも、LangChain は堅牢な基盤を提供します。

LangChain を活用することで、開発者は自然言語と機械知能の間のギャップを埋めるアプリケーションのプロトタイプを迅速に作成して展開できます。

前提条件

本題に入る前に、システムに Python と Neo4j がインストールされていることを確認してください。そうでない場合は、以下のリソースを使用してインストールできます:

• Python をダウンロード
• Neo4j をダウンロード

また、Docker で Neo4j を実行することもできます。そのためのコマンドは次のとおりです:

Docker で Neo4j を実行する

環境のセットアップ

Python の依存関係をインストールする

次のコマンドを実行して、必要な Python ライブラリをインストールします。

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

データセットをダウンロードする

このチュートリアルでは、ユーザー評価 2M の Goodreads Book Datasets

を使用します。これはここからダウンロードできます。

データセットを Neo4j にロードする

グラフ データベースにデータセットを入力するには、次のスクリプトを使用します。

LangChain を使用したグラフ データベースのクエリ すべての設定が完了したら、LangChain を使用して、自然言語を使用してグラフ データベースにクエリを実行します。 LangChain は入力を処理し、Cypher クエリに変換して結果を返します。このデモンストレーションでは、

GPT-4o-mini

モデルと次のツールを利用します:

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

クエリの例

いくつかのサンプルクエリとその結果を次に示します:

クエリ 1: 「J.K. Rowling」によって書かれ、「Bloomsbury Publishing」によって出版されたすべての本を検索します。

結果:

• ハリー・ポッターと賢者の石: 評価: 4.8、言語: 英語
• ハリー・ポッターと秘密の部屋: 評価: 4.7、言​​語: 英語

質問 2: 「ロード・オブ・ザ・リング」の作者は誰ですか?

結果: 「ロード・オブ・ザ・リング」の作者は J.R.R. です。トールキン。

質問 3: 「The Power of One」の著者は誰ですか?

結果: 「The Power of One」の著者はブライス・コートネイです。

クエリ 4: ペンギン ブックスから出版された書籍をリストします。

結果:
以下の本がペンギンブックスから出版されています:

1. アンタッチャブル - 評価: 3.72、言語: 英語
2. 完全な詩とその他のナンセンス - 評価: 4.18、言語: 利用不可
3. The Beloved: 心の道を振り返る - 評価: 4.19、言語: 英語
4. アメリカーナ - 評価: 3.43、言語: 英語
5. グレート ジョーンズ ストリート - 評価: 3.48、言語: 英語
6. Gravity's Rainbow - 評価: 4.0、言語: 英語
7. シティ・オブ・グラス (ニューヨーク三部作 #1) - 評価: 3.79、言語: 英語
8. Ghosts (The New York Trilogy, #2) - 評価: 3.64、言語: 英語
9. ムーンパレス - 評価: 3.94、言語: 英語
10. 孤独の発明: 回想録 - 評価: 3.78、言語: 利用不可

自然言語クエリを使用する理由

自然言語クエリには多くの利点があります:

1. 使いやすさ: SQL や Cypher などの複雑なクエリ言語を覚える必要はありません。
2. 効率: 複雑なクエリ構文をデバッグすることなく、結果を迅速に取得します。
3. アクセシビリティ: 技術者以外のユーザーでもデータベースを簡単に操作できるようにします。

結論

LangChain と Neo4j の組み合わせは、自然言語処理がデータベース インタラクションを簡素化する上でいかに強力であるかを示しています。このアプローチにより、チャットボット、質問応答システム、さらには分析プラットフォームなどのユーザーフレンドリーなツールを作成する可能性が広がります。

このガイドが役に立ったと思われた場合、またはご質問がある場合は、以下のコメント欄でお気軽に共有してください。自然言語と AI 駆動テクノロジーの無限の可能性を探求し続けましょう!

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