如何在python中接入deepseek，使得可以用自然语言查询neo4j中的知识图谱？

### Python 使用 DeepSeek 实现 Neo4j 知识图谱的自然语言查询 要通过 Python 使用 DeepSeek 对 Neo4j 知识图谱执行自然语言查询，可以按照以下方法构建解决方案。此过程涉及多个组件的集成，包括 DeepSeek 的大模型能力、Neo4j 数据库以及 Python 编程环境。 #### 1. 安装必要的依赖项 为了实现这一目标，需要安装几个关键库： - `neo4j`：用于连接和操作 Neo4j 图数据库。 - `deepseek` 或其他支持 DeepSeek 模型推理的框架（如 Hugging Face Transformers）。 - `pandas` 和 `numpy`：辅助数据处理。 以下是所需依赖项的安装命令： ```bash pip install neo4j deepspeed transformers pandas numpy ``` #### 2. 初始化 Neo4j 连接 创建一个函数来初始化与 Neo4j 数据库的连接。这可以通过官方驱动程序完成。 ```python from neo4j import GraphDatabase def init_neo4j_connection(uri, user, password): driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password)) return driver ``` 调用该函数时需提供 Neo4j 数据库的具体 URI、用户名和密码[^1]。 #### 3. 加载 DeepSeek 大规模语言模型 加载预训练的 Deepseek-R1 7B 模型以解析用户的自然语言输入并将其转换为 Cypher 查询语句。 ```python from transformers import pipeline def load_deepseek_model(): model_name = "DeepSeek/deepseek-r1" nlp_pipeline = pipeline("text-generation", model=model_name, tokenizer=model_name) return nlp_pipeline ``` 此处利用了 Hugging Face 提供的 `pipeline` 工具简化了模型部署流程。 #### 4. 将自然语言转化为 Cypher 查询 设计一个核心逻辑模块负责接收用户提问并通过 DeepSeek 解析成对应的 Cypher 查询字符串。 ```python def generate_cypher_query(nlp_pipeline, question): prompt_template = f"Convert the following natural language query into a valid Cypher statement:\n{question}\nCypher Query:" response = nlp_pipeline(prompt_template, max_length=50)[0]['generated_text'] cypher_query = response.split('Query:')[-1].strip() return cypher_query ``` 上述代码片段定义了一个模板提示给定问题后附加固定模式让 LLM 输出期望格式的结果[^2]。 #### 5. 执行 Cypher 并返回结果 最后一步是在实际运行环境中提交生成好的 Cypher 到 Neo4j 中获取最终答案。 ```python def run_cypher_and_fetch_results(driver, cypher_query): with driver.session() as session: result = session.run(cypher_query).data() return result ``` 综合以上各部分可形成完整的端到端工作流如下所示: ```python if __name__ == "__main__": uri = "bolt://localhost:7687" user = "neo4j" password = "password" # Step 1 & 2: Initialize connections and models. driver = init_neo4j_connection(uri, user, password) nlp_pipeline = load_deepseek_model() while True: try: question = input("Enter your natural language query (or type 'exit' to quit): ") if question.lower() == 'exit': break # Step 3: Generate Cypher from NLP. cypher_query = generate_cypher_query(nlp_pipeline, question) print(f"\nGenerated Cypher Query:\n{cypher_query}") # Step 4: Execute Cypher against Neo4j DBMS. results = run_cypher_and_fetch_results(driver, cypher_query) print("\nResults:") for record in results: print(record) except Exception as e: print(e) driver.close() ``` 这段脚本实现了交互式的问答界面允许终端用户连续提出新请求直到手动终止会话为止.