KI-gestützte Graphexploration mit den NLP-Funktionen von LangChain, Frage-Antwort-Funktion mit Langchain

Hatten Sie jemals Schwierigkeiten, komplexe SQL- oder Diagrammdatenbankabfragen zu schreiben? Was wäre, wenn Sie einfach in einfachem Englisch beschreiben könnten, was Sie wollen, und direkt die Ergebnisse erhalten könnten? Dank Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache machen Tools wie LangChain dies nicht nur möglich, sondern auch unglaublich intuitiv.

In diesem Artikel werde ich zeigen, wie man Python, LangChain und Neo4j verwendet, um eine Diagrammdatenbank nahtlos in natürlicher Sprache abzufragen. LangChain übernimmt die Konvertierung von Abfragen in natürlicher Sprache in Cypher-Abfragen und sorgt so für ein optimiertes und zeitsparendes Erlebnis.

Was ist LangChain?

LangChain ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung von Anwendungen vereinfachen soll, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Egal, ob Sie Chatbots, Frage-Antwort-Systeme, Textzusammenfassungen oder Tools zum Generieren von Datenbankabfragen erstellen, LangChain bietet eine solide Grundlage.

Durch die Nutzung von LangChain können Entwickler schnell Prototypen erstellen und Anwendungen bereitstellen, die die Lücke zwischen natürlicher Sprache und maschineller Intelligenz schließen.

Voraussetzungen

Bevor wir eintauchen, stellen Sie sicher, dass Python und Neo4j auf Ihrem System installiert sind. Wenn nicht, können Sie sie mithilfe der folgenden Ressourcen installieren:

• Python herunterladen
• Neo4j herunterladen

Alternativ können Sie Neo4j in Docker ausführen. Hier ist der Befehl dazu:

Führen Sie Neo4j in Docker aus

Einrichten der Umgebung

Installieren Sie Python-Abhängigkeiten

Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

pip install --upgrade --quiet langchain langchain-neo4j langchain-openai langgraph

Laden Sie den Datensatz herunter

Für dieses Tutorial verwenden wir die Goodreads-Buchdatensätze mit Benutzerbewertung 2M

, die hier heruntergeladen werden können.

Laden Sie den Datensatz in Neo4j

Um die Diagrammdatenbank mit unserem Datensatz zu füllen, verwenden Sie das folgende Skript:

Abfragen der Graphdatenbank mit LangChain Nachdem alles eingerichtet ist, verwenden wir nun LangChain, um die Diagrammdatenbank in natürlicher Sprache abzufragen. LangChain verarbeitet Ihre Eingabe, wandelt sie in eine Cypher-Abfrage um und gibt die Ergebnisse zurück. Für diese Demonstration nutzen wir das Modell

GPT-4o-mini

und die folgenden Tools:

<script></script> <script></script> <script></script>

Beispielabfragen

Hier sind einige Beispielabfragen und ihre Ergebnisse:

Abfrage 1: Finden Sie alle Bücher, die von „J.K. Rowling“ geschrieben und von „Bloomsbury Publishing“ veröffentlicht wurden.

Ergebnis:

• Harry Potter und der Stein der Weisen: Bewertung: 4,8, Sprache: Englisch
• Harry Potter und die Kammer des Schreckens: Bewertung: 4,7, Sprache: Englisch

Frage 2: Wer ist der Autor von „Der Herr der Ringe“?

Ergebnis: Der Autor von „Der Herr der Ringe“ ist J.R.R. Tolkien.

Frage 3: Wer ist der Autor von „The Power of One“?

Ergebnis: Der Autor von „The Power of One“ ist Bryce Courtenay.

Abfrage 4: Von Penguin Books veröffentlichte Bücher auflisten.

Ergebnis:
Die folgenden Bücher werden von Penguin Books veröffentlicht:

1. Unantastbar – Bewertung: 3,72, Sprache: Englisch
2. Der komplette Vers und anderer Unsinn – Bewertung: 4,18, Sprache: Nicht verfügbar
3. The Beloved: Reflections on the Path of the Heart – Bewertung: 4,19, Sprache: Englisch
4. Americana – Bewertung: 3,43, Sprache: Englisch
5. Great Jones Street – Bewertung: 3,48, Sprache: Englisch
6. Gravity’s Rainbow – Bewertung: 4,0, Sprache: Englisch
7. City of Glass (The New York Trilogy, #1) – Bewertung: 3,79, Sprache: Englisch
8. Ghosts (The New York Trilogy, #2) – Bewertung: 3,64, Sprache: Englisch
9. Moon Palace – Bewertung: 3,94, Sprache: Englisch
10. Die Erfindung der Einsamkeit: Eine Erinnerung – Bewertung: 3,78, Sprache: Nicht verfügbar

Warum Abfragen in natürlicher Sprache verwenden?

Abfragen in natürlicher Sprache bieten zahlreiche Vorteile:

1. Benutzerfreundlichkeit:Sie müssen sich keine komplexen Abfragesprachen wie SQL oder Cypher merken.
2. Effizienz: Ergebnisse schnell abrufen, ohne komplizierte Abfragesyntax debuggen zu müssen.
3. Zugänglichkeit: Ermöglicht technisch nicht versierten Benutzern die mühelose Interaktion mit Datenbanken.

Abschluss

LangChain in Kombination mit Neo4j zeigt, wie leistungsfähig die Verarbeitung natürlicher Sprache bei der Vereinfachung von Datenbankinteraktionen sein kann. Dieser Ansatz eröffnet Möglichkeiten zur Erstellung benutzerfreundlicher Tools wie Chatbots, Frage-Antwort-Systeme und sogar Analyseplattformen.

Wenn Sie diesen Leitfaden hilfreich fanden oder Fragen haben, können Sie diese gerne in den Kommentaren unten teilen. Lassen Sie uns weiterhin die grenzenlosen Möglichkeiten natürlicher Sprache und KI-gesteuerter Technologien erkunden!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-gestützte Graphexploration mit den NLP-Funktionen von LangChain, Frage-Antwort-Funktion mit Langchain. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!