构建基于图数据库的问答应用：从基础到进阶-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/143884538

# 构建基于图数据库的问答应用：从基础到进阶

在现代应用中，基于图数据库的问答系统逐渐成为一项重要技术。通过这种系统，我们可以针对图数据库中的数据，提出问题并获取自然语言的回答。本篇文章将教你如何搭建一个这样的系统。

## 引言

图数据库因其强大的关系表示能力，成为了数据密集型应用的首选。但如何使用户能够用自然语言查询这些数据呢？这便是问答系统的用武之地。本指南将讲解如何构建一个能在图数据库上运行的问答应用，并讨论开发过程中可能遇到的挑战及其解决方案。

## 主要内容

### 架构概述

大多数基于图的问答链大致步骤如下：

1. **将问题转化为图数据库查询**：模型将用户输入转换为图数据库查询（例如，Cypher语言）。
2. **执行图数据库查询**：执行转换后的图数据库查询。
3. **回答问题**：模型使用查询结果生成对用户问题的回答。

### 环境设置

在开始之前，需要安装必要的包并设置环境变量。在本例中，我们将使用Neo4j图数据库：

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

我们默认使用OpenAI模型进行处理：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 设置API密钥

设置Neo4j数据库

首先我们需要定义Neo4j的凭据，并连接到数据库：

os.environ["NEO4J_URI"] = "bolt://localhost:7687"
os.environ["NEO4J_USERNAME"] = "neo4j"
os.environ["NEO4J_PASSWORD"] = "password"

接下来，我们将在Neo4j数据库中创建一个示例数据集，关于电影和演员的信息。

from langchain_community.graphs import Neo4jGraph

graph = Neo4jGraph()

movies_query = """
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 
'https://raw.githubusercontent.com/tomasonjo/blog-datasets/main/movies/movies_small.csv'
AS row
MERGE (m:Movie {id:row.movieId})
SET m.released = date(row.released),
    m.title = row.title,
    m.imdbRating = toFloat(row.imdbRating)
FOREACH (director in split(row.director, '|') | 
    MERGE (p:Person {name:trim(director)})
    MERGE (p)-[:DIRECTED]->(m))
FOREACH (actor in split(row.actors, '|') | 
    MERGE (p:Person {name:trim(actor)})
    MERGE (p)-[:ACTED_IN]->(m))
FOREACH (genre in split(row.genres, '|') | 
    MERGE (g:Genre {name:trim(genre)})
    MERGE (m)-[:IN_GENRE]->(g))
"""

graph.query(movies_query)

构建问答链

我们将使用LangChain库中的GraphCypherQAChain来实现问答系统：

from langchain.chains import GraphCypherQAChain
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(graph=graph, llm=llm, verbose=True)
response = chain.invoke({"query": "What was the cast of the Casino?"})
response

常见问题和解决方案

关系方向错误：基于LLM生成的Cypher语句可能会出现关系方向错误。可以通过使用validate_cypher参数来验证和纠正生成的Cypher语句。
```
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(
    graph=graph, llm=llm, verbose=True, validate_cypher=True
)
```
网络访问限制：某些地区可能会有访问API的限制，可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。