提升Graph-RAG查询生成的秘密武器：最佳提示策略

引言

在现代数据驱动的世界中，图数据库正在变得越来越重要，尤其是在复杂的关系数据需要高效处理的场景中。本文旨在探讨如何优化图数据库查询生成，特别是在使用大语言模型（LLM）时的提示策略。我们将专注于如何在提示中获取与数据库相关的特定信息。

主要内容

环境设置

首先，我们需要安装必要的包并设置环境变量：

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community langchain-openai neo4j

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 输入你的OpenAI API密钥

# 指定Neo4j数据库的凭据
os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"

连接和数据导入

我们将使用Neo4jGraph连接Neo4j数据库，并导入关于电影和演员的示例数据。

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