在现代应用中，能够以自然语言与数据库进行交互是一项重要的功能。借助 OpenAI 语言模型和 Neo4j 图数据库，我们可以实现这一目标。本文将介绍如何设置环境，以及通过 OpenAI 将自然语言问题转化为 Cypher 查询，进而从 Neo4j 数据库中获取数据并提供响应。

技术背景介绍

Neo4j 是一种高度可扩展的图数据库，它使用 Cypher 查询语言来访问数据。结合 OpenAI 的语言模型，我们可以创建一个系统，通过自然语言指令与 Neo4j 数据库交互。系统不仅可以执行查询，还能够维护对话的上下文，使交互更加个性化。

核心原理解析

通过 OpenAI 的语言模型将自然语言转换为 Cypher 查询，并执行这些查询从数据库中检索数据。我们使用 Neo4j 来维护会话的上下文，以确保每个用户的对话是个性化且持久的。

代码实现演示

首先，需要设置相关环境变量以配置 OpenAI 和 Neo4j：

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

然后，启动 Neo4j 数据库并填充一些示例数据：

# 使用 Neo4j Aura 服务创建一个免费实例，并通过 `python ingest.py` 脚本填充数据。

接下来，安装 LangChain CLI 并创建或添加我们的应用包：

pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package neo4j-cypher-memory

在你的服务器文件中集成 Neo4j Cypher Memory：

from neo4j_cypher_memory import chain as neo4j_cypher_memory_chain

add_routes(app, neo4j_cypher_memory_chain, path="/neo4j-cypher-memory")

最后，启动应用服务器并通过 API 进行访问：

langchain serve

应用场景分析

此解决方案适用于需要自然语言界面的应用，例如客户服务系统、数据分析工具或教育应用程序。通过维护用户对话上下文，可以为不同用户提供个性化的体验。

实践建议

• 定期更新和优化数据库中的数据，以确保查询结果的准确性。
• 通过 LangSmith 监控和调试应用程序，进一步提高稳定性和性能。
• 可以在本地环境中进行测试，确保应用在生产环境中的运行无误。

结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。

—END—