编写复杂的SQL或图形数据库查询是否曾让您感到头疼？如果只需用简单的英语描述您的需求就能直接获得结果，那该多好？借助自然语言处理技术的进步，LangChain等工具不仅让这一切成为现实，而且操作起来非常直观。
本文将演示如何结合Python、LangChain和Neo4j，使用自然语言流畅地查询图形数据库。LangChain将负责自然语言查询到Cypher查询的转换，提供简化且高效的体验。
LangChain是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLM）的应用程序的开发。无论您是构建聊天机器人、问答系统、文本摘要工具，还是生成数据库查询的工具，LangChain都能提供坚实的基础。
LangChain帮助开发者快速搭建和部署应用程序原型，从而有效地连接自然语言和机器智能。
开始之前，请确保您的系统已安装Python和Neo4j。如果没有，您可以通过以下资源进行安装：
或者，您也可以在Docker中运行Neo4j。以下是具体的命令：
运行以下命令安装必要的Python库：
<code class="bash">pip install --upgrade --quiet langchain langchain-neo4j langchain-openai langgraph</code>
本教程将使用Goodreads图书数据集（用户评分2M），您可以从此处下载。
要将数据集导入图形数据库，请使用以下脚本：
一切准备就绪后，我们将使用LangChain通过自然语言查询图数据库。LangChain将处理您的输入，将其转换为Cypher查询，并返回结果。本演示中，我们将使用gpt-4o-mini模型和以下工具：
以下是一些示例查询及其结果：
结果：
结果：《指环王》的作者是J.R.R.托尔金。
结果：《一个人的力量》的作者是布莱斯·考特尼。
结果：以下书籍由企鹅图书出版：
自然语言查询具有诸多优势：
LangChain与Neo4j的结合，展现了自然语言处理在简化数据库交互方面的强大能力。这种方法为构建用户友好的工具（例如聊天机器人、问答系统和分析平台）提供了可能性。
如果您觉得本指南有所帮助，或者有任何疑问，请随时在评论区留言。让我们一起探索自然语言和人工智能驱动技术的无限可能！
以上就是利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索，使用 Langchain 进行问答的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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