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利用 LangChain 的 NLP 功能進行 AI 驅(qū)動的圖探索,使用 Langchain 進行問答

Dec 27, 2024 am 01:32 AM

AI-Powered Graph Exploration with LangChain

您是否曾在編寫復雜的 SQL 或圖形數(shù)據(jù)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(nèi)容并直接得到結(jié)果怎么辦?得益于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,我將演示如何使用 Python、LangChain 和 Neo4j 使用自然語言無縫查詢圖數(shù)據(jù)庫。 LangChain 將處理自然語言查詢到 Cypher 查詢的轉(zhuǎn)換,提供簡化且節(jié)省時間的體驗。

什么是浪鏈?

LangChain 是一個開源框架,旨在簡化利用大型語言模型 (LLM) 的應(yīng)用程序的創(chuàng)建。無論您是構(gòu)建聊天機器人、問答系統(tǒng)、文本摘要器還是生成數(shù)據(jù)庫查詢的工具,LangChain 都能提供強大的基礎(chǔ)。

通過利用LangChain,開發(fā)人員可以快速原型設(shè)計和部署應(yīng)用程序,從而彌合自然語言和機器智能之間的差距。

先決條件

在我們深入之前,請確保您的系統(tǒng)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 中運行 Neo4j。這是執(zhí)行此操作的命令:

在 Docker 中運行 Neo4j

設(shè)置環(huán)境

安裝Python依賴項


通過運行以下命令安裝必要的 Python 庫:

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

下載數(shù)據(jù)集

在本教程中,我們將使用 用戶評級為 2M 的 Goodreads 圖書數(shù)據(jù)集

,可以從此處下載。

將數(shù)據(jù)集加載到 Neo4j 中

要使用我們的數(shù)據(jù)集填充圖形數(shù)據(jù)庫,請使用以下腳本:

使用LangChain查詢圖數(shù)據(jù)庫 一切設(shè)置完畢后,我們現(xiàn)在將使用 LangChain 使用自然語言查詢圖數(shù)據(jù)庫。 LangChain 將處理您的輸入,將其轉(zhuǎn)換為 Cypher 查詢,并返回結(jié)果。在本演示中,我們將利用

GPT-4o-mini
模型和以下工具:
<script></script> <script></script> <script></script>

查詢示例

以下是一些示例查詢及其結(jié)果:

查詢 1:查找“J.K. Rowling”撰寫并由“Bloomsbury Publishing”出版的所有書籍。

結(jié)果:

  • 哈利·波特與魔法石:評分:4.8,語言:英語
  • 哈利·波特與密室:評分:4.7,語言:英語

問題2:《指環(huán)王》的作者是誰?

結(jié)果:《指環(huán)王》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(jié)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(jié)果:
以下書籍由企鵝圖書出版:

  1. 賤民 - 評分:3.72,語言:英語
  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:英語
  4. Americana - 評分:3.43,語言:英語
  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:英語
  7. 玻璃之城(紐約三部曲,#1) - 評分:3.79,語言:英語
  8. 幽靈(紐約三部曲,#2) - 評分:3.64,語言:英語
  9. 月宮 - 評分:3.94,語言:英語
  10. 孤獨的發(fā)明:回憶錄 - 評分:3.78,語言:不可用

為什么使用自然語言查詢?

自然語言查詢具有眾多優(yōu)勢:

  1. 易于使用:無需記住 SQL 或 Cypher 等復雜的查詢語言。
  2. 效率:快速檢索結(jié)果,無需調(diào)試復雜的查詢語法。
  3. 輔助功能:使非技術(shù)用戶能夠輕松地與數(shù)據(jù)庫交互。

結(jié)論

LangChain 與 Neo4j 的結(jié)合展示了自然語言處理在簡化數(shù)據(jù)庫交互方面的強大功能。這種方法為創(chuàng)建用戶友好的工具(例如聊天機器人、問答系統(tǒng),甚至分析平臺)提供了可能性。

如果您發(fā)現(xiàn)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(xù)探索自然語言和人工智能驅(qū)動技術(shù)的無限可能!

以上是利用 LangChain 的 NLP 功能進行 AI 驅(qū)動的圖探索,使用 Langchain 進行問答的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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