llm movieagent

LLM-Vieagent

該項目旨在通過使用OpenAI函數調用語義層來實現能夠通過語義層與NEO4J這樣的圖形數據庫進行交互的代理。語義層為代理提供了一套可靠的工具，使其可以基於用戶的意圖與圖形數據庫進行交互。在博客文章中閱讀更多內容。

要啟動項目，請運行以下命令：

 docker-compose up

打開http://localhost:8501在瀏覽器中與代理進行交互。

工具

代理利用多種工具有效地與NEO4J圖數據庫進行交互：

1. 信息工具：
   • 檢索有關電影或個人的數據，以確保代理商可以訪問最新和最相關的信息。
2. 建議工具：
   • 根據用戶偏好和輸入提供電影建議。
3. 內存工具：
   • 在知識圖中存儲有關用戶偏好的信息，從而在多個交互中具有個性化的體驗。

環境設置

您需要在.env文件中定義以下環境變量。

 OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>

Docker容器

該項目包含以下作為Docker容器包裝的服務

1. neo4j ：
   • NEO4J是一個圖形數據庫，用於存儲有關演員，電影及其評分的信息。
2. API ：
   • 使用Langchain的neo4j-semantic-layer模板來實現OpenAI LLM和功能調用功能。
3. ui ：
   • 簡單的簡化聊天用戶界面。可在localhost:8501上找到。

用數據填充

如果要使用示例電影數據集填充數據庫，則可以運行ingest.py 。該腳本導入有關電影及其評級的信息。在API Docker容器中運行（建議）執行以下操作：

 # access container shell
docker exec -it < container id for llm-movieagent-api > bash
# run script
python ingest.py

此外，該腳本創建了兩個完整索引，用於將信息從用戶輸入映射到數據庫。該數據集基於Movielens數據集，該數據集也可以作為Neo4J Sandbox中的Recommendation項目可用。

貢獻

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