利用 LangChain 的 NLP 功能進行 AI 驅動的圖探索，使用 Langchain 進行問答

您是否曾在編寫複雜的 SQL 或圖形資料庫查詢時遇到困難？如果您可以用簡單的英語描述您想要的內容並直接獲得結果怎麼辦？由於自然語言處理的進步，像 LangChain 這樣的工具不僅使這成為可能，而且非常直觀。

在本文中，我將示範如何使用 Python、LangChain 和 Neo4j 使用自然語言無縫查詢圖資料庫。 LangChain 將處理自然語言查詢到 Cypher 查詢的轉換，提供簡化且節省時間的體驗。

什麼是浪鏈？

LangChain 是一個開源框架，旨在簡化利用大型語言模型 (LLM) 的應用程式的創建。無論您是建立聊天機器人、問答系統、文字摘要器還是產生資料庫查詢的工具，LangChain 都能提供強大的基礎。

透過利用LangChain，開發人員可以快速原型設計和部署應用程序，從而彌合自然語言和機器智慧之間的差距。

先決條件

在我們深入之前，請確保您的系統上安裝了 Python 和 Neo4j。如果沒有，您可以使用以下資源安裝它們：

• 下載Python
• 下載 Neo4j

或者，您可以在 Docker 中執行 Neo4j。這是執行此操作的命令：

在 Docker 中運行 Neo4j

設定環境

安裝Python依賴項

透過執行以下指令安裝必要的 Python 函式庫：

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

下載資料集

在本教程中，我們將使用 用戶評級為 2M 的 Goodreads 圖書資料集

，可以從此處下載。

將資料集載入到 Neo4j 中

要使用我們的資料集填入圖形資料庫，請使用以下腳本：

使用LangChain查詢圖資料庫 一切設定完畢後，我們現在將使用 LangChain 使用自然語言查詢圖資料庫。 LangChain 將處理您的輸入，將其轉換為 Cypher 查詢，並傳回結果。在本示範中，我們將利用

GPT-4o-mini

模型和以下工具：

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

查詢範例

以下是一些範例查詢及其結果：

查詢 1：尋找「J.K. Rowling」撰寫並由「Bloomsbury Publishing」出版的所有書籍。

結果：

• 哈利波特與魔法石：評分：4.8，語言：英文
• 哈利波特與密室：評分：4.7，語言：英文

問題2：《魔戒》的作者是誰？

結果：《魔戒》的作者是 J.R.R.托爾金。

問題3：《一個人的力量》的作者是誰？

結果：《一人的力量》的作者是布萊斯·考特尼。

查詢 4：列出企鵝圖書出版的書籍。

結果：
以下書籍由企鵝圖書出版：

1. 賤民 - 評分：3.72，語言：英文
2. 完整詩句和其他廢話 - 評分：4.18，語言：不可用
3. 摯愛：心靈之路的反思 - 評分：4.19，語言：英文
4. Americana - 評分：3.43，語言：英文
5. 偉大的瓊斯街 - 評分：3.48，語言：英語
6. 重力彩虹 - 評分：4.0，語言：英文
7. 玻璃之城（紐約三部曲，#1） - 評分：3.79，語言：英文
8. 幽靈（紐約三部曲，#2） - 評分：3.64，語言：英文
9. 月宮 - 評分：3.94，語言：英文
10. 孤獨的發明：回憶錄 - 評分：3.78，語言：不可用

為什麼要使用自然語言查詢？

自然語言查詢具有眾多優點：

1. 易於使用：無需記住 SQL 或 Cypher 等複雜的查詢語言。
2. 效率：快速檢索結果，無需調試複雜的查詢語法。
3. 輔助功能：使非技術使用者能夠輕鬆地與資料庫互動。

結論

LangChain 與 Neo4j 的結合展示了自然語言處理在簡化資料庫互動方面的強大功能。這種方法為創建用戶友好的工具（例如聊天機器人、問答系統，甚至分析平台）提供了可能性。

如果您發現本指南有幫助或有任何疑問，請隨時在下面的評論中分享。讓我們繼續探索自然語言和人工智慧驅動技術的無限可能！

以上是利用 LangChain 的 NLP 功能進行 AI 驅動的圖探索，使用 Langchain 進行問答的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！