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wzjs 2025/8/29 7:25:39

做集装箱的网站,我赢网seo优化网站,sem投放,山东省技术标准创新中心本文将基于langgraph框架，用LLM查询NEO4J图数据库，构建可定制、能应对复杂场景的工作流！ 🌟 核心亮点是否用户提问是否电影相关?生成Cypher查询直接回答执行查询生成最终答案 🧩 模块化实现 1️⃣ 定义状态机 from …

本文将基于langgraph框架，用LLM查询NEO4J图数据库，构建可定制、能应对复杂场景的工作流！

🌟 核心亮点

是否用户提问是否电影相关?生成Cypher查询直接回答执行查询生成最终答案

🧩 模块化实现

1️⃣ 定义状态机

from typing import TypedDict, Annotated, List

class InputState(TypedDict):question: str

class OverallState(TypedDict):question: strnext_action: strcypher_statement: strcypher_errors: List[str]database_records: List[dict]steps: Annotated[List[str], add]

class OutputState(TypedDict):answer: strsteps: List[str]cypher_statement: str

2️⃣ 智能护栏系统

guardrails_system = """
你是智能助手，判断问题是否与电影相关。
相关则返回"movie"，否则返回"end"。
"""

guardrails_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", guardrails_system),("human", "{question}")
])

def guardrails(state: InputState) -> OverallState:output = guardrails_chain.invoke({"question": state.get("question")})if output.decision == "end":return {"database_records": "问题与电影无关，无法回答"}return {"next_action": output.decision, "steps": ["guardrail"]}

3️⃣ Cypher生成引擎

示例增强提示：

examples = [{"question": "汤姆·汉克斯演过多少电影?", "query": "MATCH (a:Person {name: 'Tom Hanks'})-[:ACTED_IN]->(m) RETURN count(m)"},{"question": "《赌场》的演员有哪些?", "query": "MATCH (m:Movie {title: 'Casino'})<-[:ACTED_IN]-(a) RETURN a.name"}
]

动态选择最相关示例：

example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(examples, OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text"),Neo4jVector, k=5
)

4️⃣ 查询执行模块

def execute_cypher(state: OverallState) -> OverallState:records = enhanced_graph.query(state.get("cypher_statement"))return {"database_records": records if records else "未找到相关信息","next_action": "end","steps": ["execute_cypher"],}

5️⃣ 最终回答生成

generate_final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是专业电影助手"),("human", "根据数据库结果回答问题：\n结果: {results}\n问题: {question}")
])

🧠 智能工作流构建

from langgraph.graph import StateGraph

# 构建流程图
workflow = StateGraph(OverallState)
workflow.add_node("guardrails", guardrails)
workflow.add_node("generate_cypher", generate_cypher)
workflow.add_node("execute_cypher", execute_cypher)
workflow.add_node("generate_final_answer", generate_final_answer)

# 设置路由逻辑
def route_decision(state):return "generate_cypher" if state["next_action"] == "movie" else "generate_final_answer"

workflow.add_conditional_edges("guardrails", route_decision)
workflow.add_edge("generate_cypher", "execute_cypher")
workflow.add_edge("execute_cypher", "generate_final_answer")
workflow.add_edge("generate_final_answer", END)

# 编译执行
movie_expert = workflow.compile()

🎯 实战演示

案例1：无关问题

ask("西班牙天气怎么样？")

输出：

我无法回答电影以外的问题，建议查询天气网站。

案例2：电影查询

ask("电影《赌场》的演员有哪些？")

输出：

《赌场》的主演包括：罗伯特·德尼罗、莎朗·斯通、乔·佩西等。

💡 方案优势

特性	传统方法	LangGraph方案
定制性	❌ 受限	✅ 完全可定制
复杂度	⭐ 简单	⭐⭐⭐ 复杂场景
可维护性	🟡 一般	🟢 模块清晰
错误处理	⚠️ 基础	🛡️ 健壮机制