neo4j-semantic-ollama
此模板旨在实现一个能够通过语义层与图形数据库（如 Neo4j）交互的代理，使用 Mixtral 作为基于 JSON 的代理。 语义层为代理提供了一套强大的工具，使其能够根据用户的意图与图形数据库进行交互。 在相关博客文章中了解更多关于语义层模板的信息，以及关于与 Ollama 一起使用的 Mixtral 代理的具体内容。
工具
该代理利用多个工具有效地与 Neo4j 图形数据库进行交互：
- 信息工具：
- 检索有关电影或个人的数据，确保代理能够访问最新和最相关的信息。
- 推荐工具：
- 根据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的信息，从而在多次交互中提供个性化体验。
- 闲聊工具：
- 允许代理进行闲聊。
环境设置
在使用此模板之前，您需要设置 Ollama 和 Neo4j 数据库。
您需要定义以下环境变量
OLLAMA_BASE_URL=<YOUR_OLLAMA_URL>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
通常对于本地 Ollama 安装：
export OLLAMA_BASE_URL="http://127.0.0.1:11434"
用数据填充
如果您想用示例电影数据集填充数据库，可以运行 python ingest.py。该脚本导入关于电影及其用户评分的信息。此外，脚本还创建了两个 全文索引，用于将用户输入的信息映射到数据库中。
作为替代，您可以使用演示的 neo4j 推荐数据库：
export NEO4J_URI="neo4j+s://demo.neo4jlabs.com"
export NEO4J_USERNAME="recommendations"
export NEO4J_PASSWORD="recommendations"
export NEO4J_DATABASE="recommendations"
用法
要使用此包，您首先需要安装 LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
要创建一个新的 LangChain 项目并将其作为唯一包安装，您可以执行：
langchain app new my-app --package neo4j-semantic-ollama
如果您想将其添加到现有项目中，可以直接运行：
langchain app add neo4j-semantic-ollama
然后，在项目内，将以下代码添加到您的 app/server.py 文件中，替换 add_routes(app, NotImplemented) 部分：
from neo4j_semantic_ollama import agent_executor as neo4j_semantic_agent
add_routes(app, neo4j_semantic_agent, path="/neo4j-semantic-ollama")
（可选）现在让我们配置 LangSmith。 LangSmith 将帮助我们跟踪、监控和调试 LangChain 应用程序。 您可以在 这里 注册 LangSmith。 如果您没有访问权限，可以跳过此部分。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
如果您在顶级项目目录中，则可以直接通过以下命令启动 LangServe 实例：
langchain serve
这将启动 FastAPI 应用程序，服务器在本地运行于 http://localhost:8000
我们可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板 我们可以在 http://127.0.0.1:8000/neo4j-semantic-ollama/playground 访问游乐场
我们可以通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-semantic-ollama")