利用Apache AGE和大语言模型（LLMs）构建自然语言图数据库查询界面

在现代数据处理和分析中，图数据库因其灵活的数据建模能力和快速的图数据查询性能，成为越发重要的工具。本文将介绍如何结合Apache AGE与大语言模型（LLMs），构建一个自然语言驱动的图数据库查询系统，从而让用户可以通过自然语言查询复杂的图数据。以下内容将从技术背景、实现步骤和实践案例等几个方面展开。

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1. 技术背景介绍

什么是Apache AGE？

Apache AGE 是 PostgreSQL 的一个扩展，提供了图数据库功能。AGE 全称为 “A Graph Extension”，它灵感来源于 Bitnine 提供的多模型数据库 AgensGraph。Apache AGE 的目标是将关系型数据和图数据存储于单一存储引擎中，从而使用户可以在 ANSI SQL 与图查询语言 openCypher 之间无缝切换。

在图数据库中，数据以节点（nodes）、**边（edges）**以及它们的属性（attributes）形式存储。通过 Cypher 语言，用户可以高效、直观地操作这些图数据。

为什么要结合LLMs？

虽然熟悉 Cypher 或 SQL 的用户可以轻松查询图数据，但对于普通用户或非技术背景的用户，这种技术门槛可能过高。结合 LLMs（如 GPT-3.5 或 GPT-4），我们可以通过自然语言翻译为 Cypher 查询，让查询过程更加直观。

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2. 核心原理解析

通过结合 LangChain 框架的 GraphCypherQAChain 模块和 Apache AGE 的功能，我们可以：

1. 利用 LLM 分析用户的自然语言输入。
2. 生成对应的 Cypher 查询语句。
3. 在数据库运行查询并返回结果。
4. 使用 LLM 进一步整理查询结果，以更友好的方式呈现给用户。

核心模块关系如下：

• AGEGraph：将 Apache AGE 的图数据库功能封装为 Python 类。
• GraphCypherQAChain：一个让自然语言输入转换为 Cypher 查询并执行的模块。
• ChatOpenAI：为自然语言处理提供 GPT 模型支持。

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3. 代码实现演示

让我们一步步实现一个基于 Apache AGE 和 LangChain 的自然语言图数据库查询系统。

1. 设置环境：运行 Apache AGE 容器

使用 Docker 启动一个包含 AGE 的 PostgreSQL 实例：

docker run \
    --name age  \
    -p 5432:5432 \
    -e