[用自然语言探索图数据：使用NebulaGraph与LLMs的集成指南]

最新推荐文章于 2025-06-12 22:38:01 发布

bhawfgrcbtwny

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bhawfgrcbtwny/article/details/144351587

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# 用自然语言探索图数据：使用NebulaGraph与LLMs的集成指南

## 引言
在大数据时代，图数据库因其对复杂关系的强大建模能力而受到了广泛关注。其中，NebulaGraph作为一个开源的、分布式可扩展图数据库，专为超大规模图设计，以毫秒级延迟处理请求。本篇文章将讲解如何利用大型语言模型（LLMs）为NebulaGraph数据库提供自然语言接口，以实现更直观的查询体验。

## 设置NebulaGraph环境
首先，我们需要启动NebulaGraph集群。可以通过多种方式部署，包括Docker容器、Docker Desktop扩展、云服务以及Kubernetes等。以下是使用Docker容器启动的命令：

```bash
curl -fsSL nebula-up.siwei.io/install.sh | bash

启动后，我们将创建数据库空间和模式(schema)。

%pip install --upgrade --quiet ipython-ngql
%load_ext ngql

# 连接 NebulaGraph Jupyter 扩展
%ngql --address 127.0.0.1 --port 9669 --user root --password nebula

# 创建名为 langchain 的新空间
%ngql CREATE SPACE IF NOT EXISTS langchain(partition_num=1, replica_factor=1, vid_type=fixed_string(128));

# 使用新创建的空间
%ngql USE langchain;

# 创建模式
%%ngql
CREATE TAG IF NOT EXISTS movie(name string);
CREATE TAG IF NOT EXISTS person(name string, birthdate string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS acted_in();

代码示例

接下来，我们将展示如何利用Langchain库与NebulaGraph进行语言模型集成。

from langchain.chains import NebulaGraphQAChain
from langchain_community.graphs import NebulaGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化图对象
graph = NebulaGraph(
    space="langchain",
    username="root",
    password="nebula",
    address="127.0.0.1",
    port=9669,
    session_pool_size=30,
)

# 询问图数据库
chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(
    ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True
)

response = chain.run("Who played in The Godfather II?")
print(response)  # 输出: 'Al Pacino played in The Godfather II.'

常见问题和解决方案

连接问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务提高访问稳定性。
- 解决方案：配置相应的代理设置以确保能够与NebulaGraph API正常通信。
模式变更后的刷新：如果更新了数据库的模式，需要刷新以便生成正确的nGQL语句。
- 解决方案：使用graph.refresh_schema()方法更新本地的模式信息。

总结与进一步学习资源

通过将LLMs集成到图数据库查询中，我们能够以更自然的方式探索复杂的数据关系。为了深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

NebulaGraph 官方网站
Langchain GitHub 仓库
Docker 官方文档

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