使用Neo4j-Semantic-Ollama构建智能交互代理

在现代应用中，结合图数据库与语义层的智能代理能够极大提升数据交互的效率和灵活性。本文将展示如何使用Neo4j-Semantic-Ollama模板来开发一个能够通过语义层与Neo4j图数据库交互的智能代理。我们将关注其如何利用Mixtral作为JSON格式的代理，通过用户意图与数据库进行交互。

技术背景介绍

Neo4j是一种高性能的图数据库，它适合于处理结构复杂的数据。在此基础上，加入语义层可以让应用程序更智能地理解和响应用户请求。Mixtral作为JSON格式的代理工具，与Ollama一起工作，为Neo4j添加了语义理解的能力。

核心原理解析

Neo4j-Semantic-Ollama模板通过几个核心工具来实现其功能：

• 信息工具：从图数据库中获取电影或人物的信息。
• 推荐工具：基于用户的偏好和输入提供电影推荐。
• 记忆工具：在知识图谱中存储用户偏好信息，实现个性化体验。
• 闲聊工具：处理简单的问答和对话。

代码实现演示

环境设置

在使用此模板之前，需要设置Ollama和Neo4j数据库。具体步骤如下：

# 设置Ollama URL
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434"

# 设置Neo4j数据库连接信息
export NEO4J_URI=""
export NEO4J_USERNAME=""
export NEO4J_PASSWORD=""

数据填充

若要使用示例电影数据集填充数据库，可以运行如下命令：

python ingest.py

启动应用

确保您已安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

您可以创建一个新的LangChain项目来使用此包：

langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama

在现有项目中添加此包：

langchain app add neo4j-semantic-ollama

然后在您的app/server.py文件中加入以下代码：

from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")

启动LangServe

在项目目录中启动LangServe实例：

langchain serve

这是会启动一个本地的FastAPI应用程序，您可以访问http://localhost:8000进行测试。

应用场景分析

这种智能代理可以被广泛应用于电影推荐系统、社交媒体分析以及任何需要从复杂数据结构中提取信息的场景。通过记忆工具，它还可以实现用户偏好的个性化处理。

实践建议

• 确保基础设施的稳定性，特别是在网络状况不佳时。
• 使用语义层时，保持模型和数据的一致性是非常重要的。
• 定期更新数据库中的数据，以确保代理能够生产最相关的推荐和信息。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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