利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索,使用 Langchain 进行问答
时间:2024-12-28 13:55:08 362浏览 收藏
哈喽!今天心血来潮给大家带来了《利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索,使用 Langchain 进行问答》,想必大家应该对文章都不陌生吧,那么阅读本文就都不会很困难,以下内容主要涉及到,若是你正在学习文章,千万别错过这篇文章~希望能帮助到你!
编写复杂的SQL或图形数据库查询是否曾让您感到头疼?如果只需用简单的英语描述您的需求就能直接获得结果,那该多好?借助自然语言处理技术的进步,LangChain等工具不仅让这一切成为现实,而且操作起来非常直观。
本文将演示如何结合Python、LangChain和Neo4j,使用自然语言流畅地查询图形数据库。LangChain将负责自然语言查询到Cypher查询的转换,提供简化且高效的体验。
什么是LangChain?
LangChain是一个开源框架,旨在简化基于大型语言模型(LLM)的应用程序的开发。无论您是构建聊天机器人、问答系统、文本摘要工具,还是生成数据库查询的工具,LangChain都能提供坚实的基础。
LangChain帮助开发者快速搭建和部署应用程序原型,从而有效地连接自然语言和机器智能。
先决条件
开始之前,请确保您的系统已安装Python和Neo4j。如果没有,您可以通过以下资源进行安装:
- Python下载
- Neo4j下载
或者,您也可以在Docker中运行Neo4j。以下是具体的命令:
在Docker中运行Neo4j
环境设置
安装Python依赖项
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
本教程将使用Goodreads图书数据集(用户评分2M),您可以从此处下载。
将数据集加载到Neo4j中
要将数据集导入图形数据库,请使用以下脚本:
使用LangChain查询图数据库
一切准备就绪后,我们将使用LangChain通过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。本演示中,我们将使用gpt-4o-mini模型和以下工具:
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
查询2:《指环王》的作者是谁?
结果:《指环王》的作者是J.R.R.托尔金。
查询3:《一个人的力量》的作者是谁?
结果:《一个人的力量》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:
- 贱民 - 评分:3.72,语言:英语
- 完整诗句和其他废话 - 评分:4.18,语言:不可用
- 挚爱:心灵之路的反思 - 评分:4.19,语言:英语
- Americana - 评分:3.43,语言:英语
- 伟大的琼斯街 - 评分:3.48,语言:英语
- 重力彩虹 - 评分:4.0,语言:英语
- 玻璃之城(纽约三部曲,#1) - 评分:3.79,语言:英语
- 幽灵(纽约三部曲,#2) - 评分:3.64,语言:英语
- 月宫 - 评分:3.94,语言:英语
- 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?
自然语言查询具有诸多优势:
- 易用性:无需记忆复杂的SQL或Cypher查询语言。
- 效率:快速检索结果,无需调试复杂的查询语法。
- 易访问性:让非技术用户也能轻松与数据库交互。
结论
LangChain与Neo4j的结合,展现了自然语言处理在简化数据库交互方面的强大能力。这种方法为构建用户友好的工具(例如聊天机器人、问答系统和分析平台)提供了可能性。
如果您觉得本指南有所帮助,或者有任何疑问,请随时在评论区留言。让我们一起探索自然语言和人工智能驱动技术的无限可能!
理论要掌握,实操不能落!以上关于《利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索,使用 Langchain 进行问答》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!
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