我们很高兴宣布Langchain和Memgraph之间有强大的集成，从而为您带来了Memgraph数据库无与伦比的自然语言界面。告别复杂的查询，并欢迎一种与数据互动的无缝和直观的方式。

Memgraph QA链教程

如果您曾经想使用自然语言毫不费力地查询Memgraph数据库，则本教程适合您。本分步指南将带您完成整个过程，以确保您拥有入门所需的所有工具。

先决条件

在您潜水之前，请确保系统上安装了Docker和Python 3.x。

开始

启动Memgraph实例：使用一些简单的命令，您可以使用Docker启动并运行Memgraph实例。只需按照我们的脚本进行设置即可。

安装依赖项：我们已经覆盖了所需的软件包。使用PIP安装langchain，openai，neo4j和gqlalchemy。不要忘记--user标志以确保光滑的权限。

代码playtime ：无论您喜欢在此笔记本中工作还是想使用单独的python文件，教程都会提供代码段来指导您完成整个过程。

里面有什么

探索LangChain and Memgraph offer在一起的丰富功能和功能：

API参考：我们提供您将要使用的关键组件的概述，例如Chatopenai，GraphCypherqachain和Memgraphgraph。

填充数据库：学习如何使用Cypher查询语言轻松填充Memgraph数据库。我们指导您完成作为您工作基础的播种数据的过程。

刷新图架图：熟悉刷新图架构，这是为Cypher查询设置Memgraph-Langchain图的关键步骤。

查询数据库：发现如何与OpenAI API交互并配置API密钥。我们将向您展示如何利用GraphCypherqachain提出问题并收到内容丰富的回答。

链修饰符：使用return_direct，return_intermediate_steps和top_k等修饰符自定义链的行为。根据您的喜好调整体验。

高级查询：深入研究高级查询技术，并发现提高提示以提高查询准确性的提示。

准备将数据交互提升到一个新的水平吗？与我们一起探索Langchain和Memgraph之间的无缝协同作用。不再需要与查询争吵 - 仅仅是自然语言和有意义的见解。简化复杂性，提升您的见解并在我们的community中分享您的项目。