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LangChain の NLP 機(jī)能による AI を活用したグラフ探索、Langchain を使用した質(zhì)問(wèn)回答

Dec 27, 2024 am 01:32 AM

AI-Powered Graph Exploration with LangChain

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(yǔ)で説明し、結(jié)果を直接得ることができたらどうでしょうか?自然言語(yǔ)処理の進(jìn)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(yǔ)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?qū)g行する方法を説明します。 LangChain は自然言語(yǔ)クエリから Cypher クエリへの変換を処理し、効率的で時(shí)間を節(jié)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(guī)模言語(yǔ)モデル (LLM) を利用するアプリケーションの作成を簡(jiǎn)素化するように設(shè)計(jì)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(zhì)問(wèn)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(gòu)築する場(chǎng)合でも、LangChain は堅(jiān)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(yǔ)と機(jī)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。

前提條件

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(rèn)してください。そうでない場(chǎng)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?qū)g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?qū)g行する

環(huán)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?qū)g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(píng)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(shè)定が完了したら、LangChain を使用して、自然言語(yǔ)を使用してグラフ データベースにクエリを?qū)g行します。 LangChain は入力を処理し、Cypher クエリに変換して結(jié)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(jié)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(jié)果:

  • ハリー?ポッターと賢者の石: 評(píng)価: 4.8、言語(yǔ): 英語(yǔ)
  • ハリー?ポッターと秘密の部屋: 評(píng)価: 4.7、言??語(yǔ): 英語(yǔ)

質(zhì)問(wèn) 2: 「ロード?オブ?ザ?リング」の作者は誰(shuí)ですか?

結(jié)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(zhì)問(wèn) 3: 「The Power of One」の著者は誰(shuí)ですか?

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

自然言語(yǔ)クエリを使用する理由

自然言語(yǔ)クエリには多くの利點(diǎn)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(yǔ)を覚える必要はありません。
  2. 効率: 複雑なクエリ構(gòu)文をデバッグすることなく、結(jié)果を迅速に取得します。
  3. アクセシビリティ: 技術(shù)者以外のユーザーでもデータベースを簡(jiǎn)単に操作できるようにします。

結(jié)論

LangChain と Neo4j の組み合わせは、自然言語(yǔ)処理がデータベース インタラクションを簡(jiǎn)素化する上でいかに強(qiáng)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(zhì)問(wèn)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(chǎng)合、またはご質(zhì)問(wèn)がある場(chǎng)合は、以下のコメント欄でお?dú)葺Xに共有してください。自然言語(yǔ)と AI 駆動(dòng)テクノロジーの無(wú)限の可能性を探求し続けましょう!

以上がLangChain の NLP 機(jī)能による AI を活用したグラフ探索、Langchain を使用した質(zhì)問(wèn)回答の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

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Pythonの將來(lái)の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長(zhǎng)が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語(yǔ)とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。

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