利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索，使用 Langchain 进行问答

您是否曾在编写复杂的 SQL 或图形数据库查询时遇到困难？如果您可以用简单的英语描述您想要的内容并直接得到结果怎么办？得益于自然语言处理的进步，像 LangChain 这样的工具不仅使这成为可能，而且非常直观。

在本文中，我将演示如何使用 Python、LangChain 和 Neo4j 使用自然语言无缝查询图数据库。 LangChain 将处理自然语言查询到 Cypher 查询的转换，提供简化且节省时间的体验。

什么是浪链？

LangChain 是一个开源框架，旨在简化利用大型语言模型 (LLM) 的应用程序的创建。无论您是构建聊天机器人、问答系统、文本摘要器还是生成数据库查询的工具，LangChain 都能提供强大的基础。

通过利用LangChain，开发人员可以快速原型设计和部署应用程序，从而弥合自然语言和机器智能之间的差距。

先决条件

在我们深入之前，请确保您的系统上安装了 Python 和 Neo4j。如果没有，您可以使用以下资源安装它们：

• 下载Python
• 下载 Neo4j

或者，您可以在 Docker 中运行 Neo4j。这是执行此操作的命令：

在 Docker 中运行 Neo4j

设置环境

安装Python依赖项

通过运行以下命令安装必要的 Python 库：

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

下载数据集

在本教程中，我们将使用 用户评级为 2M 的 Goodreads 图书数据集

，可以从此处下载。

将数据集加载到 Neo4j 中

要使用我们的数据集填充图形数据库，请使用以下脚本：

使用LangChain查询图数据库 一切设置完毕后，我们现在将使用 LangChain 使用自然语言查询图数据库。 LangChain 将处理您的输入，将其转换为 Cypher 查询，并返回结果。在本演示中，我们将利用

GPT-4o-mini

模型和以下工具：

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

查询示例

以下是一些示例查询及其结果：

查询 1：查找“J.K. Rowling”撰写并由“Bloomsbury Publishing”出版的所有书籍。

结果：

• 哈利·波特与魔法石：评分：4.8，语言：英语
• 哈利·波特与密室：评分：4.7，语言：英语

问题2：《指环王》的作者是谁？

结果：《指环王》的作者是 J.R.R.托尔金。

问题3：《一个人的力量》的作者是谁？

结果：《一人的力量》的作者是布莱斯·考特尼。

查询 4：列出企鹅图书出版的书籍。

结果：
以下书籍由企鹅图书出版：

1. 贱民 - 评分：3.72，语言：英语
2. 完整诗句和其他废话 - 评分：4.18，语言：不可用
3. 挚爱：心灵之路的反思 - 评分：4.19，语言：英语
4. Americana - 评分：3.43，语言：英语
5. 伟大的琼斯街 - 评分：3.48，语言：英语
6. 重力彩虹 - 评分：4.0，语言：英语
7. 玻璃之城（纽约三部曲，#1） - 评分：3.79，语言：英语
8. 幽灵（纽约三部曲，#2） - 评分：3.64，语言：英语
9. 月宫 - 评分：3.94，语言：英语
10. 孤独的发明：回忆录 - 评分：3.78，语言：不可用

为什么使用自然语言查询？

自然语言查询具有众多优势：

1. 易于使用：无需记住 SQL 或 Cypher 等复杂的查询语言。
2. 效率：快速检索结果，无需调试复杂的查询语法。
3. 辅助功能：使非技术用户能够轻松地与数据库交互。

结论

LangChain 与 Neo4j 的结合展示了自然语言处理在简化数据库交互方面的强大功能。这种方法为创建用户友好的工具（例如聊天机器人、问答系统，甚至分析平台）提供了可能性。

如果您发现本指南有帮助或有任何疑问，请随时在下面的评论中分享。让我们继续探索自然语言和人工智能驱动技术的无限可能！

以上是利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索，使用 Langchain 进行问答的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！