图形模型显示了曲目及其与艺人的PERFORMED_BY关系。照片由作者拍摄。
我的工作很大一部分是提高用户在使用 Neo4j 时的体验。通常，将数据导入 Neo4j 并高效建模是用户面临的关键挑战，尤其是在刚开始使用的时候。虽然初始的数据模型很重要，也需要仔细考虑，但它可以很容易地进行重构，以提高性能，随着数据量或用户数量的增加。
所以，作为一次挑战自己，我想看看大型语言模型能否帮助构建初始数据模型。至少，它能展示事物之间的关联，并让用户能快速展示一些结果给他人。
直觉上，我知道数据建模是一个迭代过程，而且某些LLM面对大量数据时容易分心，所以这正好可以利用LangGraph来循环处理数据。
让我们来看看哪些提示让它得以实现。
图模型入门《GraphAcademy 的图数据建模基础课程》(https://graphacademy.neo4j.com/courses/modeling-fundamentals/?ref=adam) 带领您了解在图中建模数据的基础知识，简单来说，我使用了一些基本准则：
- 名词变成标签——它们描述节点所代表的 东西。
- 动词变成关系类型——它们描述 东西 之间的连接方式。
- 其他内容变成属性（特别是副词）——你有一个名字，而且可能开着灰色的车。
动词也可以是节点；你可能很高兴知道某个人订购了某个产品，但这种基本模型无法告诉你产品是在哪里和什么时候订购的。在这种情况下，订购就成了模型中的一个新节点。
我相信这可以提炼成一个提示，用来创建无需训练的图形数据建模方法。
迭代几个月之前，我短暂地尝试了这个，发现我用的那个模型在处理更复杂的架构时很容易分神，结果提示信息很快达到了最大令牌数限制。
这次我打算一次试一次地来，每次处理一个键值对。这样可以避免分心，因为每次LLM只需专注于处理一个键值对。
最终的步骤采用了如下步骤：
- 将 CSV 文件加载到 Pandas 数据框中。
- 分析 CSV 中的每一列，并将其信息追加到一个基于 JSON Schema 的数据模型中。
- 识别并为每个实体添加缺失的唯一标识符（ID）。
- 检查数据模型的准确性。
- 生成用于导入节点和关系的 Cypher 语句。
- 生成支撑导入语句的唯一性约束。
- 创建约束并执行导入。
我在Kaggle上快速浏览了一下，发现了一个有趣的数据集。其中最吸引我的是《Spotify最热门歌曲》Spotify Most Streamed Songs。
import pandas as pdcsv_file = '/Users/adam/projects/datamodeller/数据/spotify/spotify-most-streamed-songs.csv'
df = pd.read_csv(csv_file)
df.head()
# 代码用于读取并展示最热播放的歌曲数据
歌曲名称 艺术家名称 艺术家数量 发行年份 发行月份 发行日期 Spotify播放列表中 Spotify排行榜中 流媒体播放次数 Apple播放列表中 … 调式 模式 动感度% 情感度% 能量度% 清脆度% 乐器演奏度% 现场演出度% 人声度% 封面图片链接
0 Seven (feat. Latto) (Explicit版本) Latto, Jung Kook 2 2023 7 14 553 147 141381703 43 … B大调 80 89 83 31 0 8 4 未找到
1 LALA Myke Towers 1 2023 3 23 1474 48 133716286 48 … 升C大调 71 61 74 7 0 10 4 https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b2730656d5…
2 吸血鬼 Olivia Rodrigo 1 2023 6 30 1397 113 140003974 94 … F大调 51 32 53 17 0 31 6 https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b273e85259…
3 Cruel Summer Taylor Swift 1 2019 8 23 7858 100 800840817 116 … A大调 55 58 72 11 0 11 15 https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b273e787cf…
4 WHERE SHE GOES Bad Bunny 1 2023 5 18 3133 50 303236322 84 … A小调 65 23 80 14 63 11 6 https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b273ab5c9c…5行25列
这比较简单，但一眼就能看出来，曲目和艺术家之间应该有关联。
还有一些数据清洗的难题需要解决，特别是在artist(s)_name列中的艺术家名称以逗号分隔的情况下。
我真的很想用本地的LLM来搞定这个任务，但很快就发现Llama 3不太够用。如果有疑问，直接用OpenAI就好：
从 langchain_core.prompts 导入 PromptTemplate
从 langchain_core.pydantic_v1 导入 BaseModel, Field
从 typing 导入 List
从 langchain_core.output_parsers 导入 JsonOutputParserfrom langchain_openai import ChatOpenAI
# 初始化一个ChatOpenAI模型，使用"gpt-4o"模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")我用简化的建模指令来创建数据建模提示。我反复调整提示，以确保稳定结果。
零样本的例子表现得相对不错，但我发现输出有些不一致。定义一个结构化的输出来存放JSON数据真的很有用。
class JSONSchemaSpecification(BaseModel):
notes: str = Field(description="关于模式的任何备注或说明")
jsonschema: str = Field(description="描述数据模型中实体的JSON模式规范的JSON数组")以下是少样本示例输出
JSON本身也不一致，所以我最终根据电影推荐数据集定义了一个模式。
例如的输出：
example_output = [
dict(
title="人物",
type="对象",
description="节点",
properties=[
dict(name="name", column_name="person_name", type="字符串", description="人物的名字", examples=["汤姆·汉克斯（Tom Hanks）"]),
dict(name="date_of_birth", column_name="person_dob", type="日期", description="出生日期", examples=["1987-06-05"]),
dict(name="id", column_name="person_name, date_of_birth", type="字符串", description="ID由名字和出生日期组成，确保唯一性", examples=["tom-hanks-1987-06-05"]),
],
),
dict(
title="导演",
type="对象",
description="节点",
properties=[
dict(name="name", column_name="director_names", type="字符串", description="导演的名字，列中的值由逗号分隔", examples=["弗朗西斯·福特·科波拉"]),
],
),
dict(
title="电影",
type="对象",
description="节点",
properties=[
dict(name="title", column_name="title", type="字符串", description="标题", examples=["玩具总动员"]),
dict(name="released", column_name="released", type="整型", description="发行年份", examples=["1990"]),
],
),
dict(
title="参与",
type="对象",
description="关系",
properties=[
dict(name="_from", column_name="od", type="字符串", description="通过ID找到的人物，ID由名字和出生日期组成，确保唯一性", examples=["人物"]),
dict(name="_to", column_name="title", type="字符串", description="标题", examples=["电影"]),
dict(name="roles", type="字符串", column_name="person_roles", description="角色", examples=["伍迪"]),
],
),
dict(
title="导演",
type="对象",
description="关系",
properties=[
dict(name="_from", type="字符串", column_name="director_names", description="导演的名字，列中的值由逗号分隔", examples=["导演"]),
dict(name="_to", type="字符串", column_name="title", description="关系的终点", examples=["电影"]),
],
),
]我不得不偏离严格的JSON模式，并在输出中添加了 column_name 字段来辅助LLM生成导入脚本文件。提供描述的例子也有帮助，否则在 MATCH 子句中使用的属性会不一致。
下面就是最后的提示：
model_prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一位专业的图数据库专家。
基于现有数据源提供的信息，你的工作是设计数据模型。你需要决定以下列在现有数据模型中的位置。考虑：
- 列是否表示一个实体，例如人、地方或电影？如果是，则应作为节点。
- 列是否表示两个实体之间的关系？如果是，则应作为两个节点之间的关系。
- 列是否表示实体或关系的属性？如果是，则应作为节点或关系的属性。
- 列是否表示一个可以用来查询相似节点的共享属性，例如类型？如果是，则应作为一个节点。 节点说明
- 节点标题应使用UpperCamelCase格式，例如Person、Place或Movie 关系说明
- 关系通常是动词，例如ACTED_IN、DIRECTED或PURCHASED
- 关系应使用UPPER_SNAKE_CASE格式（例如：ACTED_IN）
- 关系的良好示例是(:Person)-[:ACTED_IN]->(:Movie)或(:Person)-[:PURCHASED]->(:Product)
- 在描述中提供字段的任何特定说明。例如，字段是否包含逗号分隔的值列表或单个值？ 属性说明
- 属性应使用lowerPascalCase格式
- 尽可能使用较短的名称（例如：将'person_id'和'personId'简化为'id'）
- 如果你更改了属性名称，应在描述中提及原始字段名称
- 不要为整数或日期字段提供示例，请直接描述数据准备步骤。
- 总是需要说明数据准备步骤，例如是否需要将字段转换为字符串，或根据分隔符拆分为多个字段。
- 属性键应只包含字母，不应包含数字或特殊字符。
重要！
考虑提供的示例。是否需要进行数据准备以确保数据格式正确？
示例输出
你必须在描述中包括任何关于数据准备的信息。这是一个好的输出示例：
新数据：键：{key}{example_output}数据类型：{type}
现有数据模型
示例值：{examples}这是现有数据模型：
保留现有数据模型{existing_model}将你的更改应用于现有数据模型，但不要删除任何现有定义。
""
为了迭代地更新模型，我遍历了数据框中的键，并将每个键及其数据类型，以及前五个唯一的值传递给提示：
from json_repair 导入 dumps, loads
existing_model = {}
for i, key in enumerate(df):
print("\n", i, key)
print("----------------")
尝试:
res = try_chain(model_chain, dict(
existing_model=dumps(existing_model),
key=key,
type=df[key].dtype,
examples=dumps(df[key].unique()[:5].tolist())
))
print(res.notes)
existing_model = loads(res.jsonschema)
print([n['title'] for n in existing_model])
除了 Exception as e:
print(e)
pass
existing_model控制台信息
0 track_name
----------------
添加 'track_name' 到现有数据模型中。这代表一个音乐曲目实体。
['Track']
1 artist(s)_name
----------------
在现有数据模型中添加一个新字段 'artist(s)_name'。此字段表示与曲目相关的多个艺术家，并应作为新节点 'Artist' 和从 'Track' 到 'Artist' 的关系 'PERFORMED_BY' 来建模。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
2 artist_count
----------------
将 artist_count 添加为 Track 节点的属性值。此属性值表示在曲目中表演的艺术家数量。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
3 released_year
----------------
在现有数据模型中作为 Track 节点的属性值添加 released_year 字段。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
4 released_month
----------------
在现有数据模型中添加 'released_month' 字段，将其视为 Track 节点的属性值。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
5 released_day
----------------
将新的属性值 'released_day' 添加到 Track 节点，以记录曲目发布的具体日期。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
6 in_spotify_playlists
----------------
在现有数据模型中作为 Track 节点的属性值添加新的字段 'in_spotify_playlists'。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
7 in_spotify_charts
----------------
在现有数据模型中作为 Track 节点的属性值添加 'in_spotify_charts' 字段。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
8 streams
----------------
在现有数据模型中添加新的字段 'streams'，表示曲目的播放次数。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
9 in_apple_playlists
----------------
在现有数据模型中添加新的字段 'in_apple_playlists'。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
10 in_apple_charts
----------------
将 'in_apple_charts' 作为 Track 节点的属性值添加到现有数据模型中，表示曲目出现在 Apple 排行榜中的次数。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
11 in_deezer_playlists
----------------
将 'in_deezer_playlists' 添加到现有的音乐曲目数据模型中。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
12 in_deezer_charts
----------------
在现有 'Track' 节点中添加新的属性值 'inDeezerCharts'，表示曲目出现在 Deezer 排行榜中的次数。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
13 in_shazam_charts
----------------
将新的属性值 'in_shazam_charts' 添加到现有数据模型中。这似乎是 Track 节点的一个属性值，表示曲目出现在 Shazam 排行榜中的次数。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
14 bpm
----------------
将 bpm 字段作为 Track 节点的属性值添加，因为它代表了曲目的特点。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
15 key
----------------
在现有数据模型中添加 'key' 字段。'key' 表示曲目的音乐调式，这是一个可以通过查询共享属性来查找类似曲目的有趣特性。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
16 mode
----------------
在现有数据模型中添加 'mode' 属性值。它代表曲目的音乐特性，最好作为 Track 节点的属性值捕获。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
17 danceability_%
----------------
将 'danceability_%' 添加为现有数据模型中 Track 节点的属性值。该字段表示曲目的舞蹈性百分比值。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
18 valence_%
----------------
将 valence 百分比值字段添加到现有数据模型中作为 Track 节点的属性值。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
19 energy_%
----------------
将新的字段 'energy_%' 集成到现有数据模型中。此字段代表 Track 实体的属性值，并应作为 Track 节点的属性值添加。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
20 acousticness_%
----------------
将 acousticness_% 添加为现有数据模型中 Track 节点的字段。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
21 instrumentalness_%
----------------
将新的字段 'instrumentalness_%' 添加到现有的 Track 节点中，因为它代表了 Track 实体的属性值。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
22 liveness_%
----------------
将新的字段 'liveness_%' 添加到现有数据模型中，作为 Track 节点的属性值。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
23 speechiness_%
----------------
将新的字段 'speechiness_%' 添加到现有数据模型中，作为 'Track' 节点的属性值。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']
24 cover_url
----------------
将新的属性值 'cover_url' 添加到现有的 'Track' 节点中。此属性值表示曲目的封面图 URL。
['Track', 'Artist', 'PERFORMED_BY']经过对提示做了一些调整来适应不同情况后，我最终得到了一个让我很满意的结果。大模型成功地确定了数据集包括Track、Artist，以及连接它们的PERFORMED_BY关系。
[
{
"title": "Track",
"type": "object",
"description": "节点（Node）",
"properties": [
{
"name": "name",
"column_name": "track_name",
"type": "string",
"description": "曲名",
"examples": [
"Seven (feat. Latto) (Explicit Ver.)",
"LALA",
"vampire",
"Cruel Summer",
"WHERE SHE GOES",
],
},
{
"name": "artist_count",
"column_name": "artist_count",
"type": "integer",
"description": "参与曲目的艺术家人数",
"examples": [2, 1, 3, 8, 4],
},
{
"name": "released_year",
"column_name": "released_year",
"type": "integer",
"description": "曲目发布的年份",
"examples": [2023, 2019, 2022, 2013, 2014],
},
{
"name": "released_month",
"column_name": "released_month",
"type": "integer",
"description": "曲目发布的月份",
"examples": [7, 3, 6, 8, 5],
},
{
"name": "released_day",
"column_name": "released_day",
"type": "integer",
"description": "曲目发布的具体日期",
"examples": [14, 23, 30, 18, 1],
},
{
"name": "inSpotifyPlaylists",
"column_name": "in_spotify_playlists",
"type": "integer",
"description": "曲目在Spotify播放列表中的数量。将值转换为整数。",
"examples": [553, 1474, 1397, 7858, 3133],
},
{
"name": "inSpotifyCharts",
"column_name": "in_spotify_charts",
"type": "integer",
"description": "曲目在Spotify排行榜中的排名次数。将值转换为整数。",
"examples": [147, 48, 113, 100, 50],
},
{
"name": "streams",
"column_name": "streams",
"type": "array",
"description": "曲目的流媒体ID列表。保持数组格式。",
"examples": [
"141381703",
"133716286",
"140003974",
"800840817",
"303236322",
],
},
{
"name": "inApplePlaylists",
"column_name": "in_apple_playlists",
"type": "integer",
"description": "曲目在Apple播放列表中的数量。将值转换为整数。",
"examples": [43, 48, 94, 116, 84],
},
{
"name": "inAppleCharts",
"column_name": "in_apple_charts",
"type": "integer",
"description": "曲目在Apple排行榜中的排名次数。将值转换为整数。",
"examples": [263, 126, 207, 133, 213],
},
{
"name": "inDeezerPlaylists",
"column_name": "in_deezer_playlists",
"type": "array",
"description": "曲目在Deezer播放列表中的ID列表。保持数组格式。",
"examples": ["45", "58", "91", "125", "87"],
},
{
"name": "inDeezerCharts",
"column_name": "in_deezer_charts",
"type": "integer",
"description": "曲目在Deezer排行榜中的排名次数。将值转换为整数。",
"examples": [10, 14, 12, 15, 17],
},
{
"name": "inShazamCharts",
"column_name": "in_shazam_charts",
"type": "array",
"description": "曲目在Shazam排行榜中的ID列表。保持数组格式。",
"examples": ["826", "382", "949", "548", "425"],
},
{
"name": "bpm",
"column_name": "bpm",
"type": "integer",
"description": "曲目的每分钟节拍数。将值转换为整数。",
"examples": [125, 92, 138, 170, 144],
},
{
"name": "key",
"column_name": "key",
"type": "string",
"description": "曲目的音乐调性。将值转换为字符串。",
"examples": ["B", "C#", "F", "A", "D"],
},
{
"name": "mode",
"column_name": "mode",
"type": "string",
"description": "曲目的调式（如Major，Minor）。将值转换为字符串。",
"examples": ["Major", "Minor"],
},
{
"name": "danceability",
"column_name": "danceability_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的可舞性百分比。将值转换为整数。",
"examples": [80, 71, 51, 55, 65],
},
{
"name": "valence",
"column_name": "valence_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的情感强度百分比。将值转换为整数。",
"examples": [89, 61, 32, 58, 23],
},
{
"name": "energy",
"column_name": "energy_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的能量百分比。将值转换为整数。",
"examples": [83, 74, 53, 72, 80],
},
{
"name": "acousticness",
"column_name": "acousticness_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的原声度百分比。将值转换为整数。",
"examples": [31, 7, 17, 11, 14],
},
{
"name": "instrumentalness",
"column_name": "instrumentalness_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的伴奏性百分比。将值转换为整数。",
"examples": [0, 63, 17, 2, 19],
},
{
"name": "liveness",
"column_name": "liveness_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的现场感百分比。将值转换为整数。",
"examples": [8, 10, 31, 11, 28],
},
{
"name": "speechiness",
"column_name": "speechiness_%",
"type": "integer",
"description": "曲目的说唱性百分比。将值转换为整数。",
"examples": [4, 6, 15, 24, 3],
},
{
"name": "coverUrl",
"column_name": "cover_url",
"type": "string",
"description": "曲目的封面图片链接。如果值为'Not Found'，应将其转换为空字符串。",
"examples": [
"https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b2730656d5ce813ca3cc4b677e05",
"https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b273e85259a1cae29a8d91f2093d",
],
},
],
},
{
"title": "Artist",
"type": "object",
"description": "节点（Node）",
"properties": [
{
"name": "name",
"column_name": "artist(s)_name",
"type": "string",
"description": "艺术家的名称。将列中的值按逗号分割。",
"examples": [
"Latto",
"Jung Kook",
"Myke Towers",
"Olivia Rodrigo",
"Taylor Swift",
"Bad Bunny",
],
}
],
},
{
"title": "PERFORMED_BY",
"type": "object",
"description": "关系（Relationship）",
"properties": [
{
"name": "_from",
"type": "string",
"description": "此关系开始于的节点标签",
"examples": ["Track"],
},
{
"name": "_to",
"type": "string",
"description": "此关系结束于的节点标签",
"examples": ["Artist"],
},
],
},
] [
{
"title": "曲目",
"type": "object",
"description": "音轨节点",
"properties": [
{
"name": "name",
"column_name": "track_name",
"type": "string",
"description": "曲目名称",
"examples": [
"Seven (feat. Latto) (Explicit Ver.)",
"LALA",
"vampire",
"Cruel Summer",
"WHERE SHE GOES",
],
},
{
"name": "artist_count",
"column_name": "artist_count",
"type": "integer",
"description": "参与艺术家人数",
"examples": [2, 1, 3, 8, 4],
},
{
"name": "released_year",
"column_name": "released_year",
"type": "integer",
"description": "发行年",
"examples": [2023, 2019, 2022, 2013, 2014],
},
{
"name": "released_month",
"column_name": "released_month",
"type": "integer",
"description": "发行月",
"examples": [7, 3, 6, 8, 5],
},
{
"name": "released_day",
"column_name": "released_day",
"type": "integer",
"description": "发行日",
"examples": [14, 23, 30, 18, 1],
},
{
"name": "inSpotifyPlaylists",
"column_name": "in_spotify_playlists",
"type": "integer",
"description": "Spotify播放列表中的曲目数",
"examples": [553, 1474, 1397, 7858, 3133],
},
{
"name": "inSpotifyCharts",
"column_name": "in_spotify_charts",
"type": "integer",
"description": "Spotify排行榜中的排名次数",
"examples": [147, 48, 113, 100, 50],
},
{
"name": "streams",
"column_name": "streams",
"type": "array",
"description": "流媒体ID列表",
"examples": [
"141381703",
"133716286",
"140003974",
"800840817",
"303236322",
],
},
{
"name": "inApplePlaylists",
"column_name": "in_apple_playlists",
"type": "integer",
"description": "Apple播放列表中的曲目数",
"examples": [43, 48, 94, 116, 84],
},
{
"name": "inAppleCharts",
"column_name": "in_apple_charts",
"type": "integer",
"description": "Apple排行榜中的排名次数",
"examples": [263, 126, 207, 133, 213],
},
{
"name": "inDeezerPlaylists",
"column_name": "in_deezer_playlists",
"type": "array",
"description": "Deezer播放列表中的ID列表",
"examples": ["45", "58", "91", "125", "87"],
},
{
"name": "inDeezerCharts",
"column_name": "in_deezer_charts",
"type": "integer",
"description": "Deezer排行榜中的排名次数",
"examples": [10, 14, 12, 15, 17],
},
{
"name": "inShazamCharts",
"column_name": "in_shazam_charts",
"type": "array",
"description": "Shazam排行榜中的ID列表",
"examples": ["826", "382", "949", "548", "425"],
},
{
"name": "bpm",
"column_name": "bpm",
"type": "integer",
"description": "节拍数",
"examples": [125, 92, 138, 170, 144],
},
{
"name": "key",
"column_name": "key",
"type": "string",
"description": "调式",
"examples": ["B", "C#", "F", "A", "D"],
},
{
"name": "mode",
"column_name": "mode",
"type": "string",
"description": "调性（例如大调、小调）",
"examples": ["Major", "Minor"],
},
{
"name": "danceability",
"column_name": "danceability_%",
"type": "integer",
"description": "舞曲性",
"examples": [80, 71, 51, 55, 65],
},
{
"name": "valence",
"column_name": "valence_%",
"type": "integer",
"description": "情感强度",
"examples": [89, 61, 32, 58, 23],
},
{
"name": "energy",
"column_name": "energy_%",
"type": "integer",
"description": "能量值",
"examples": [83, 74, 53, 72, 80],
},
{
"name": "acousticness",
"column_name": "acousticness_%",
"type": "integer",
"description": "原声性百分比",
"examples": [31, 7, 17, 11, 14],
},
{
"name": "instrumentalness",
"column_name": "instrumentalness_%",
"type": "integer",
"description": "器乐性百分比",
"examples": [0, 63, 17, 2, 19],
},
{
"name": "liveness",
"column_name": "liveness_%",
"type": "integer",
"description": "现场感百分比",
"examples": [8, 10, 31, 11, 28],
},
{
"name": "speechiness",
"column_name": "speechiness_%",
"type": "integer",
"description": "语言性",
"examples": [4, 6, 15, 24, 3],
},
{
"name": "coverUrl",
"column_name": "cover_url",
"type": "string",
"description": "封面图链接",
"examples": [
"https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b2730656d5ce813ca3cc4b677e05",
"https://i.scdn.co/image/ab67616d0000b273e85259a1cae29a8d91f2093d",
],
},
],
},
{
"title": "Artist",
"type": "object",
"description": "艺术家节点",
"properties": [
{
"name": "name",
"column_name": "artist(s)_name",
"type": "string",
"description": "艺术家名称。将列中的值按逗号分割",
"examples": [
"Latto",
"Jung Kook",
"Myke Towers",
"Olivia Rodrigo",
"Taylor Swift",
"Bad Bunny",
],
}
],
},
{
"title": "PERFORMED_BY",
"type": "object",
"description": "关系",
"properties": [
{
"name": "_from",
"type": "string",
"description": "关系开始的节点标签",
"examples": ["Track"],
},
{
"name": "_to",
"type": "string",
"description": "关系结束的节点标签",
"examples": ["Artist"],
},
],
},
]我注意到这个架构中没有包含任何唯一标识符，这在导入关系时可能引起问题。理所当然，不同的艺术家可能会发行同名歌曲，例如这个例子所示，而且两名艺术家可能同名。
这样一来，为了在数据集中区分Tracks，创建一个标识符变得非常重要。
# 添加主键/唯一标识符
uid_prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一位图数据库专家，正在检查一位同事生成的数据模型中的一个单一实体。
你需要确保所有导入数据库的节点都是独一无二的，确保这些节点没有重复。## 示例A模式包含具有多个属性的演员，包括姓名和出生日期。如果有两个演员名字相同，则添加一个新的组合属性，将姓名和出生日期结合。
如果组合值，请包括将值转换成符合slug格式的指令。将新属性命名为'id'（通常指唯一标识符）。如已确定新属性，请将其添加到属性列表中，保持其他属性不变。
描述中应包括需要连接的字段。
## 示例输出如下
```
{example_output}
```## 当前实体模式如下
```
{entity}
```
uid_chain = uid_prompt | llm.with_structured_output(JSONSchemaSpecification)
这一步主要针对节点，因此我从模式中提取了节点，为每个节点运行了链路，然后将这些关系与更新定义进行了整合。
# 提取节点和关系类型
nodes = [n for n in existing_model if "node" in n["description"].lower()]
rels = [n for n in existing_model if "node" not in n["description"].lower()]
# 注意：这里使用了lower()函数将描述转换为小写，以确保在判断节点和关系类型时的一致性。with_uids = []
for entity in nodes:
res = uid_chain.invoke(dict(entity=dumps(entity)))
json = loads(res.jsonschema)
with_uids = with_uids + json if type(json) == list else with_uids + [json]
with_uids = with_uids + rels
rels: 关系列表 调用生成唯一ID的链式方法
# 数据模型检查
为了保持理智，检查模型是否已经优化过是值得的。`模型提示` 在识别名词和动词方面表现得很出色，但在更复杂的模型中。
在一次迭代中，`*_playlists` 和 `_charts` 列被视为ID，并尝试创建 `Stream` 节点及 `IN_PLAYLIST` 关系。这可能是因为超过1,000的计数使用了带有逗号的格式（如 `1,001`）。
不错的想法，但也许有点太复杂了。这说明理解数据结构的人类角色很重要。
# 添加主键/唯一标识符
review_prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一名图数据库专家，正在审查同事生成的数据模型。
你的任务是审查数据模型，确保它适合其目的。
检查以下内容：
## 检查嵌套的实体
请记住，Neo4j无法存储对象数组或嵌套对象。
这些必须转换成单独的节点，并通过关系进行连接。
你必须在输出模式中包括新节点和关系的引用。
## 检查实体中的属性
如果有一个表示ID数组的属性，则应为该实体创建一个新节点。
你必须在输出模式中包括新节点和关系的引用。
# 保留说明
确保节点、关系和属性的说明清晰简洁。
你可以在不影响细节的情况下改进它们。
## 当前实体模式
{entity}
""")
review_chain = review_prompt | llm.with_structured_output(JSONSchemaSpecification)
review_nodes = [n for n in with_uids if "node" in n["description"].lower() ]
review_rels = [n for n in with_uids if "node" not in n["description"].lower() ]
reviewed = []
for entity in review_nodes:
res = review_chain.invoke(dict(entity=dumps(entity)))
json = loads(res.jsonschema)
reviewed = reviewed + json
# 将关系重新加入
reviewed = reviewed + review_rels
len(reviewed) # 输出reviewed的长度
reviewed = with_uids # 将uid信息重新赋值给reviewed
在实际情况中，我会多跑几次以逐步优化数据模型。我会设定一个上限，然后迭代到数据模型不再变化为止。
导入需要的语句
到这时，架构应该足够健壮和完整，并包含尽可能多的信息，让大型语言模型能够生成一整套导入脚本。
根据[Neo4j 数据导入建议](https://graphacademy.neo4j.com/courses/importing-fundamentals/?ref=adam)，文件需要分多次处理，每次只导入一个数据库节点或关系，以避免贪婪操作和锁定。
import_prompt = PromptTemplate.from_template("""
根据数据模型，编写一个Cypher语句，将以下数据从CSV文件导入Neo4j中。
请勿使用LOAD CSV，因为这些数据将使用Neo4j Python Driver导入，而应使用$rows参数的UNWIND。
你正在编写一个多步骤的导入过程，因此请专注于提到的实体。
在导入数据时，您必须遵循以下指南： -
根据描述中的说明识别主键。
-
在识别属性时，根据描述中的说明确定属性格式。
-
在将字段合并为ID时，使用apoc.text.slug函数将任何文本转换为缩略格式，并使用toLower将字符串转换为小写 - apoc.text.slug(toLower(row.
name)) -
如果拆分属性，则将其转换为字符串，并使用trim函数删除任何空格 - trim(toString(row.
name)) -
在将属性组合在一起时，将每个属性包装在coalesce函数中，以确保当其中一个值未设置时属性不为null - coalesce(row.
id, '') + '--'+ coalesce(row.title) -
使用
column_name字段将CSV列映射到数据模型中的属性。 -
将CSV中的所有列名用反引号括起来 - 例如 row.
column_name。 -
在合并节点时，仅根据唯一标识符进行合并。将所有其他属性使用
SET进行设置。 - 请不要使用apoc.periodic.iterate，文件将在应用程序中批量处理。
数据模型：{data_model}当前实体信息：
{entity}""")
这条链需要与之前的步骤有不同的输出对象。在这个情况下，cypher 成员显得尤为重要，但我还想加入一个 chain_of_thought 关键字以鼓励链式思维。
class CypherOutputSpecification(BaseModel):
chain_of_thought: str = Field(description="用于生成Cypher语句的任何推理过程")
cypher: str = Field(description="用于导入数据的Cypher查询语句")
notes: Optional[str] = Field(description="关于Cypher语句的任何注释或其他说明")import_chain = import_prompt | llm.with_structured_output(CypherOutputSpecification) # 导入链是从导入提示开始，然后通过带有Cypher结构化输出规范的llm同样的步骤也适用于遍历每个已审核定义，以此生成Cypher。
import_cypher = []
for n in reviewed:
print('\n\n------', n['title']) # 打印当前项的标题
res = import_chain.invoke(dict(
data_model=dumps(reviewed),
entity=n
))
import_cypher.append(res.cypher) # 将查询语句添加到列表中
print(res.cypher) # 输出查询语句，便于调试控制台输出结果：
------ 轨道
UNWIND $rows AS row
MERGE (t:Track {id: apoc.text.slug(toLower(coalesce(row.`track_name`, '') + '-' + coalesce(row.`released_year`, '')))}) // COALESCE(row.`track_name`, '') // 如果 `track_name` 为空则使用空字符串替代
SET t.name = trim(toString(row.`track_name`)),
t.artist_count = toInteger(row.`artist_count`),
t.released_year = toInteger(row.`released_year`),
t.released_month = toInteger(row.`released_month`),
t.released_day = toInteger(row.`released_day`),
t.inSpotifyPlaylists = toInteger(row.`in_spotify_playlists`),
t.inSpotifyCharts = toInteger(row.`in_spotify_charts`),
t.streams = row.`streams`,
t.inApplePlaylists = toInteger(row.`in_apple_playlists`),
t.inAppleCharts = toInteger(row.`in_apple_charts`),
t.inDeezerPlaylists = row.`in_deezer_playlists`,
t.inDeezerCharts = toInteger(row.`in_deezer_charts`),
t.inShazamCharts = row.`in_shazam_charts`,
t.bpm = toInteger(row.`bpm`),
t.key = trim(toString(row.`key`)),
t.mode = trim(toString(row.`mode`)),
t.danceability = toInteger(row.`danceability_%`),
t.valence = toInteger(row.`valence_%`),
t.energy = toInteger(row.`energy_%`),
t.acousticness = toInteger(row.`acousticness_%`),
t.instrumentalness = toInteger(row.`instrumentalness_%`),
t.liveness = toInteger(row.`liveness_%`),
t.speechiness = toInteger(row.`speechiness_%`),
t.coverUrl = CASE row.`cover_url` WHEN 'Not Found' THEN '' ELSE trim(toString(row.`cover_url`)) END // 封面URL 如果 `cover_url` 为 'Not Found' 则使用空字符串替代
------ 艺术家
UNWIND $rows AS row
WITH row, split(row.`artist(s)_name`, ',') AS artistNames
UNWIND artistNames AS artistName
MERGE (a:Artist {id: apoc.text.slug(toLower(trim(artistName)))})
SET a.name = trim(artistName)
------ 演唱
UNWIND $rows AS row
UNWIND split(row.`artist(s)_name`, ',') AS artist_name
MERGE (t:Track {id: apoc.text.slug(toLower(row.`track_name`)) + '-' + trim(toString(row.`released_year`))})
MERGE (a:Artist {id: apoc.text.slug(toLower(trim(artist_name)))})
MERGE (t)-[:PERFORMED_BY]->(a) // 表示歌曲由该艺术家表演这个提示的制作需要一些技术处理以实现一致的效果：
- 有时 Cypher 中的
MERGE语句会定义多个字段，这在最佳情况下也显得不够理想。如果任何列为空，整个导入将失败。 - 有时结果会包括
[apoc.period.iterate](https://neo4j.com/docs/apoc/current/overview/apoc.periodic/apoc.periodic.iterate/)，这个功能现在不再需要了，我想要一个我可以使用 Python 驱动程序执行的代码。 - 我反复强调在创建关系时应该使用指定的列名。
- 在用关系两端节点的唯一标识符时，LLM 总是不听指令，我得反复尝试才能让它按照描述中的指示去做。在这个提示和
model_prompt之间有不少来回。 - 如果列名包含特殊字符（例如
energy_%），就需要用反引号括起来。
将这个任务分成两个提示也会很有帮助——一个是关于节点，另一个是关于关系的。但这留待以后再说吧。
创建唯一性约束接下来，可以以导入的脚本为基础，在数据库中创建唯一性约束。
constraint_prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一位专业的图数据库管理员。
根据以下Cypher语句，编写一个Cypher语句来为MERGE语句中使用的任何属性创建唯一约束。
""") 唯一约束的正确语法如下：
CREATE CONSTRAINT movie_title_id IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) REQUIRE m.title IS UNIQUE;Cypher: {cypher}
（示例Cypher代码如下）
""")constraint_chain = constraint_prompt | llm.with_structured_output(CypherOutputSpecification) # Cypher输出规范
constraint_queries = []
for statement in import_cypher:
res = constraint_chain.invoke(dict(cypher=statement))
statements = res.cypher.split(";")
for cypher in statements:
constraint_queries.append(cypher)控制台输出信息：
如果不存在，则创建约束 track_id_unique，应用于 (t:Track)，要求 t.id 唯一
如果不存在，则创建约束 stream_id，应用于 (s:Stream)，要求 s.id 唯一
如果不存在，则创建约束 playlist_id，应用于 (p:Playlist)，要求 p.id 唯一
如果不存在，则创建约束 chart_id，应用于 (c:Chart)，要求 c.id 唯一
如果不存在，则创建约束 track_id_unique，应用于 (t:Track)，要求 t.id 唯一
如果不存在，则创建约束 stream_id_unique，应用于 (s:Stream)，要求 s.id 唯一
如果不存在，则创建约束 track_id_unique，应用于 (t:Track)，要求 t.id 唯一
如果不存在，则创建约束 playlist_id_unique，应用于 (p:Playlist)，要求 p.id 唯一
如果不存在，则创建约束 track_id_unique，应用于 (track:Track)，要求 track.id 唯一
如果不存在，则创建约束 chart_id_unique，应用于 (chart:Chart)，要求 chart.id 唯一有时候这个提示会返回关于索引和约束的声明，因此会在分号处进行分隔处理。
运行导入操作一切都准备好了，该执行这些Cypher语句了：
从 os 模块导入 getenv
从 neo4j 模块导入 GraphDatabasedriver = GraphDatabase.driver(
getenv("NEO4J_URI"),
auth=(
getenv("NEO4J_USERNAME"),
getenv("NEO4J_PASSWORD")
)
)with driver.session() as session: # 使用driver创建一个session
# 清空数据库：
session.run("MATCH (n) DETACH DELETE n") # 创建约束条件
for q in constraint_queries:
if q.strip() != "":
session.run(q) # 导入数据记录
for q in import_cypher:
if q.strip() != "":
res = session.run(q, rows=rows).consume()
print(q) # 打印查询语句
print(res.counters) # 打印结果计数器这篇帖子若没有用 GraphCypherQAChain 做一些 QA 就不完整了。
从langchain.chains导入GraphCypherQAChain模块
从langchain_community.graphs导入Neo4jGraph模块 graph = Neo4jGraph(
url=getenv("NEO4J_URI"),
username=getenv("NEO4J_USERNAME"),
password=getenv("NEO4J_PASSWORD"),
enhanced_schema=True
)qa = GraphCypherQAChain.from_llm(
llm,
graph=graph,
allow_dangerous_requests=True,
verbose=True
)数据库里哪些艺术家最受欢迎？
qa.invoke({"query": "哪些艺术家最受欢迎？"}) > 进入新的GraphCypherQAChain链...
生成的Cypher语句：
MATCH (:Track)-[:PERFORMED_BY]->(a:Artist)
返回 a.name, COUNT(*) AS popularity
按 popularity 降序排列
限制为前10条 完整信息：
[{'a.name': 'Bad Bunny', 'popularity': 40}, {'a.name': 'Taylor Swift', 'popularity': 38}, {'a.name': 'The Weeknd', 'popularity': 36}, {'a.name': 'SZA', 'popularity': 23}, {'a.name': 'Kendrick Lamar', 'popularity': 23}, {'a.name': 'Feid', 'popularity': 21}, {'a.name': 'Drake', 'popularity': 19}, {'a.name': 'Harry Styles', 'popularity': 17}, {'a.name': 'Peso Pluma', 'popularity': 16}, {'a.name': '21 Savage', 'popularity': 14}]> 完成的链。 {
"query": "哪些问题是关于谁是最受欢迎的艺术家？",
"result": "Bad Bunny、Taylor Swift 和韦史密斯是目前最火的歌手。"
}似乎，LLM是以一个艺术家参与的歌曲数量来判断其受欢迎程度，而不是他们的总播放量。
每分钟拍数哪首歌BPM最高？
qa.invoke({"请求": "哪首曲目的节奏最快?"}) > 正在进入新的GraphCypherQAChain链...
生成的Cypher代码：
MATCH (t:Track)
RETURN t
按 t.bpm DESC 排序
限制为 1完整上下文：,
[{'t': {'id': 'seven-feat-latto-explicit-ver--2023'}}]> 链已完成。 {
"query": "哪首曲子的BPM最高?",
"result": "这我不知道哦。"
}在这种情况下，Cypher 看起来是正确的，并且正确的结果包含在提示中，但 gpt-4o（注：gpt-4o）无法解释答案。看来传递到 GraphCypherQAChain 的 CYPHER_GENERATION_PROMPT 可能需要添加更多指令来使列名更加清晰。
在Cypher语句中始终使用详细的列名，使用标签和属性的名称。例如，用‘person_name’代替‘name’。
GraphCypherQAChain，使用了自定义提示哦。
YPHER_GENERATION_TEMPLATE = """任务：生成Cypher查询语句以查询图数据库。
指令：
仅使用提供的关系类型和模式中的属性。
不使用除提供的模式之外的任何关系类型或属性。
模式：
{schema}
注意：不要在您的响应中包含任何解释或道歉。
不要回答任何除构造Cypher语句外的其他问题。
仅包含生成的Cypher语句。
在Cypher语句中始终使用完整的列名，例如使用'person_name'而不是'name'。
结果中包含节点周围直接网络的数据以提供额外的上下文。例如，包括电影的发行年份、演员列表及其角色，或电影的导演。
当按属性排序时，请添加`IS NOT NULL`检查以确保仅返回具有该属性的节点。
示例：以下是根据特定问题生成的Cypher语句示例：
# 有多少人在《Top Gun》中出演？
MATCH (m:Movie ｛name:"Top Gun"｝)
RETURN COUNT { (m)<-[:ACTED_IN]-() } AS numberOfActors
问题：
{question}"""
CYPHER_GENERATION_PROMPT = PromptTemplate(
input_variables=["schema", "question"], template=CYPHER_GENERATION_TEMPLATE
)
qa = GraphCypherQAChain.from_llm(
llm,
graph=graph,
allow_dangerous_requests=True,
verbose=True,
cypher_prompt=CYPHER_GENERATION_PROMPT,
)图表擅长按类型和方向统计关系的数量。
qa.invoke({"query": "哪些曲目由最多艺术家演唱/演奏?"}) > 进入新的GraphCypherQAChain链...
生成的Cypher代码：
cypher
执行匹配：MATCH (t:Track)
WITH t, COUNT { (t)-[:PERFORMED_BY]->(:Artist) } as artist_count
其中artist_count不为空
RETURN t.id AS track_id, t.name AS track_name, artist_count
按artist_count降序排列 完整上下文如下:
[{'track_id': 'los-del-espacio-2023', 'track_name': 'Los del Espacio', 'artist_count': 8}, {'track_id': 'se-le-ve-2021', 'track_name': 'Se Le Ve', 'artist_count': 8}, {'track_id': 'we-dont-talk-about-bruno-2021', 'track_name': "We Don't Talk About Bruno", 'artist_count': 7}, {'track_id': 'cayï-ï-la-noche-feat-cruz-cafunï-ï-abhir-hathi-bejo-el-ima--2022', 'track_name': 无, 'artist_count': 6}, {'track_id': 'jhoome-jo-pathaan-2022', 'track_name': 'Jhoome Jo Pathaan', 'artist_count': 6}, {'track_id': 'besharam-rang-from-pathaan--2022', 'track_name': 无, 'artist_count': 6}, {'track_id': 'nobody-like-u-from-turning-red--2022', 'track_name': 无, 'artist_count': 6}, {'track_id': 'ultra-solo-remix-2022', 'track_name': 'ULTRA SOLO REMIX', 'artist_count': 5}, {'track_id': 'angel-pt-1-feat-jimin-of-bts-jvke-muni-long--2023', 'track_name': 无, 'artist_count': 5}, {'track_id': 'link-up-metro-boomin-dont-toliver-wizkid-feat-beam-toian-spider-verse-remix-spider-man-across-the-spider-verse--2023', 'track_name': 无, 'artist_count': 5}]> 完成。 {
"query": "哪首歌曲由最多的艺术家演唱?",
"result": "这两首歌曲\"Los del Espacio\"和\"Se Le Ve\"由最多的艺术家演唱，每首歌曲都有8位艺术家。"
}总结.
CSV分析和建模是最费时的，生成可能会花上超过五分钟。
成本本身相当低。在八小时的实验里，我差不多发送了数百个请求，只花了一美元左右。
为了达到这一点，我们遇到了不少难题。
- 提示需要经过多次调整才能正确。这个问题可以通过微调模型或提供几个示例来克服。
- GPT-4o 的 JSON 响应有时可能不一致。我被推荐了
[json-repair](https://github.com/mangiucugna/json_repair)，这比让 LLM 自己验证 JSON 输出更好。
这种方法在LangGraph实现中可能会运行得很好，其中操作是按顺序执行的，这使得LLM能够逐步构建和优化模型。随着新模型的不断发布，它们也可能从进一步的微调中获益。
一个了解更多信息的地方了解更多信息，可以查看Harnessing Large Language Models With Neo4j以了解更多关于使用LLM简化知识图谱的创建过程的信息。阅读Create a Neo4j GraphRAG Workflow Using LangChain and LangGraph以了解更多关于LangGraph和Neo4j的信息。想了解更多关于微调的内容，可以看看Knowledge Graphs and LLMs: Fine-Tuning vs. Retrieval-Augmented Generation。
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