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🌟 核心要点速览

✅ 基于LangChain框架实现LLM查询Neo4j ✅ 使用Qwen2.5模型(实测Llama3.1查不出内容) ✅ 包含完整数据准备+代码实现+效果演示 ✅ GitHub/Gitee源码已同步(文末获取)

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🛠️ 环境准备

1️⃣ 安装Neo4j图数据库

# Windows安装指南参考：
# https://blog.csdn.net/xxx/xxx

2️⃣ 安装APOC插件

🔍 APOC是什么？ Neo4j的超级工具包，提供300+扩展函数！

下载方式：

• GitHub官方源

• CSDN资源站(文末附链接)

安装步骤：

1. 下载APOC插件(.rar)

2. 放入Neo4j的plugins目录

3. 重启Neo4j服务

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🎬 数据准备

我们使用电影数据集作为示例：

数据集说明

• 文件：movies_small.csv

• 包含：电影、导演、演员、类型等关系

📌 关键导入代码

def create_graph():db_file_path = 'file:///movies_small.csv'movies_query = """LOAD CSV WITH HEADERS FROM '%s' AS rowMERGE (m:Movie {id:row.movieId})# ...完整导入逻辑见原文...""" % (db_file_path)graph.query(movies_query)graph.refresh_schema()

🔍 LLM查询实战

核心组件

from langchain_neo4j import GraphCypherQAChain
from langchain_ollama import ChatOllama
​
# 初始化大模型(实测Qwen2.5可用)
llm = ChatOllama(model="qwen2.5", temperature=0)
​
# 创建查询链
chain = GraphCypherQAChain.from_llm(graph=enhanced_graph, llm=llm,allow_dangerous_requests=True
)

🎯 查询示例

问题： "What was the cast of the Casino?"

LLM生成的Cypher：

MATCH (m:Movie {title: 'Casino'})<-[:ACTED_IN]-(a:Person) 
RETURN a.name

查询结果：

{"result": "The cast included James Woods, Joe Pesci...","context": [{"a.name": "James Woods"}, {"a.name": "Joe Pesci"},...]
}

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💡 技术亮点

1. 自动Cypher生成：LLM自动转换自然语言为数据库查询

2. 错误处理：对比了Qwen2.5/Llama3.1/GLM3的表现差异

3. 扩展性强：可轻松适配其他图数据库

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📚 资源下载

资源类型	链接
完整代码	GitHub | Gitee
APOC插件	CSDN下载
电影数据集	文末附件