使用 Neo4j 的文本到 Cypher 图谱 RAG

使用 LangChain 和 Neo4j 的 Graph RAG

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

将自然语言转换为 Cypher

应用流程：用户输入进入应用，并将提示发送给 LLM

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应用示意图：任务是生成一条 Cypher 语句

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应用在生成 Cypher 时使用图数据库架构

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应用图示：先生成 Cypher，再进入执行阶段

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应用执行 Cypher 语句并将结果返回给应用

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Cypher 检索到的结果被发送回应用

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将结果注入提示，准备发送给 LLM

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构建文本到 Cypher 的链

prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(""" 
You are an expert Neo4j developer. Use the following database schema to write 
a Cypher statement to answer the user's question...

Schema: {schema}
Question: {question}
""", partial_variables={"schema": graph.schema})


# Compile the chain
cypher_chain = cypher_prompt | llm | StrOutputParser()


# Invoke the chain
cypher_chain.invoke({"question": "Who wrote Building Knowledge Graphs?"})

MATCH (b:Book {title: "Building Knowledge Graphs"})-[:WRITTEN_BY]->(a:Author) ...
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QA_PROMPT = "You are a helpful assistant. Use the data retrieved from the graph to answer the
user's question. Data: {context}"

answer_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessagePromptTemplate.from_template(QA_PROMPT),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template("Question: {question}")
])
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cypher_qa_chain = (
  # Generate and execute the Cypher to get results
  {

    "question": RunnablePassthrough()

    "context": text_to_cypher_chain | RunnableLambda(lambda cypher: graph.query(cypher)),

  }

  # Format prompt and pass to LLM
  | answer_prompt | answer_llm | StrOutputParser()

)


res = cypher_qa_chain.invoke({"question": "Who wrote Building Knowledge Graphs?"})

Building Knowledge Graphs was written by Dr Jesus Barrasa and Dr Jim Webber...
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让我们一起练习吧！

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