使用Neo4j-Semantic-Ollama在图数据库中实现智能代理

最新推荐文章于 2025-12-07 23:17:20 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-07 23:17:20 发布 · 603 阅读

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在现代应用中，如何有效地与复杂的图数据库互动是一个重要的挑战。本文将介绍如何通过Neo4j-Semantic-Ollama模板，使用Mixtral作为JSON代理与Neo4j图数据库交互。此模板通过语义层赋予代理强大的工具，使其能够根据用户的意图与图数据库互动。本文将深入介绍如何设置环境、使用工具以及代码实现。

技术背景介绍

图数据库如Neo4j在处理复杂关系和连通性时表现突出，而语义层为这种数据库交互提供了一种高效且自然的方式。Mixtral代理是此交互的桥梁，它通过JSON格式帮助简化复杂的数据请求，使得基于意图的交互变得易于实现。

核心原理解析

Neo4j-Semantic-Ollama模板提供了多种工具来提升与Neo4j数据库的交互体验：

信息工具: 从数据库检索最新信息，如电影或个人数据。
推荐工具: 根据用户偏好提供电影推荐。
记忆工具: 存储用户偏好信息以实现个性化互动。
聊天工具: 处理轻松的聊天信息。

代码实现演示

在开始使用此模板之前，需要将环境设置为支持Ollama和Neo4j。以下是如何配置环境并运行代码的步骤：

配置环境

首先，需要定义如下环境变量：

export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434"
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
export NEO4J_DATABASE="recommendations"

如果你希望使用本地图数据库，可以运行如下脚本来填充电影数据集：

python ingest.py

LangChain项目设置

为了使用Neo4j-Semantic-Ollama包，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新的LangChain项目并添加Neo4j-Semantic-Ollama包：

langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama

在项目中修改app/server.py文件以加入代理执行器：

from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent

add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")

启动服务

在项目顶级目录下，你可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

访问本地服务：

文档: http://127.0.0.1:8000/docs
交互平台: http://127.0.0.1:8000/neo4j-semantic-ollama/playground

应用场景分析

此代理方案可以被广泛应用于推荐系统、社交网络分析、知识管理系统等领域。通过语义层，用户与复杂数据结构的交互变得简单直接，大大提升了应用的智能化与用户体验。

实践建议

确保环境变量配置正确以避免连接问题。
使用LangSmith进行应用监控和调试以提高稳定性。
经常更新数据库信息以保证推荐的准确性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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