用语言模型优化ArangoDB的自然语言查询接口

qahaj

于 2025-03-24 14:21:37 发布

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文章标签：语言模型数据库人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qahaj/article/details/146475363

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# ArangoDB与自然语言处理接口集成

## 技术背景介绍

ArangoDB是一种强大的可扩展图数据库系统，提供原生图结构、集成搜索引擎和JSON支持，支持在本地或云端部署。结合先进的语言模型(LLMs)技术，可以实现自然语言接口，使数据库查询更加直观和便捷。本文将展示如何用Python实现一个ArangoDB数据库的自然语言查询接口。

## 核心原理解析

通过利用LangChain与OpenAI的结合，我们可以构建一个自然语言处理接口，用于生成ArangoDB的查询语句。LangChain提供了一个易于集成的GraphQA链，通过将自然语言转换为AQL查询，从而实现对图数据的智能查询。

## 代码实现演示

下面的代码示例将指导你如何使用ArangoDB和LangChain集成，搭建一个自然语言查询接口。

### 设置配置

首先，确保你有一个运行中的ArangoDB实例。可以使用Docker在本地运行：

```bash
docker run -p 8529:8529 -e ARANGO_ROOT_PASSWORD= arangodb/arangodb

或者使用ArangoDB Cloud Connector获取临时的云实例：

# 安装必要的Python库
%pip install --upgrade --quiet python-arango adb-cloud-connector langchain-openai langchain

# 配置ArangoDB数据库
import json
from adb_cloud_connector import get_temp_credentials
from arango import ArangoClient

con = get_temp_credentials()
db = ArangoClient(hosts=con["url"]).db(
    con["dbName"], con["username"], con["password"], verify=True
)

print(json.dumps(con, indent=2))

构建图结构

接下来，我们将在ArangoDB中创建一个关于《权力的游戏》的人物关系图。

# 创建图结构
if db.has_graph("GameOfThrones"):
    db.delete_graph("GameOfThrones", drop_collections=True)

db.create_graph(
    "GameOfThrones",
    edge_definitions=[
        {
            "edge_collection": "ChildOf",
            "from_vertex_collections": ["Characters"],
            "to_vertex_collections": ["Characters"],
        },
    ],
)

# 导入数据
documents = [
    {"_key": "NedStark", "name": "Ned", "surname": "Stark", "alive": True, "age": 41, "gender": "male"},
    {"_key": "CatelynStark", "name": "Catelyn", "surname": "Stark", "alive": False, "age": 40, "gender": "female"},
    {"_key": "AryaStark", "name": "Arya", "surname": "Stark", "alive": True, "age": 11, "gender": "female"},
    {"_key": "BranStark", "name": "Bran", "surname": "Stark", "alive": True, "age": 10, "gender": "male"},
]

edges = [
    {"_to": "Characters/NedStark", "_from": "Characters/AryaStark"},
    {"_to": "Characters/NedStark", "_from": "Characters/BranStark"},
    {"_to": "Characters/CatelynStark", "_from": "Characters/AryaStark"},
    {"_to": "Characters/CatelynStark", "_from": "Characters/BranStark"},
]

db.collection("Characters").import_bulk(documents)
db.collection("ChildOf").import_bulk(edges)

查询数据库

通过LangChain，我们可以使用自然语言查询ArangoDB数据库：

import os
from langchain.chains import ArangoGraphQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-key-here"

# 构建查询链
chain = ArangoGraphQAChain.from_llm(
    ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True
)

# 执行自然语言查询
result = chain.run("Is Ned Stark alive?")
print(result)

result = chain.run("How old is Arya Stark?")
print(result)