Falkordb集成

使用 LangChain 和 FalkorDB 的超快图数据库，通过 Cypher 对知识图谱进行自然语言查询。

FalkorDB LangChain JS/TS 集成

The @falkordb/langchain-ts 包使开发者能够将 FalkorDB 的超快图数据库与 LangChain 应用程序结合使用。具体来说，您的应用程序现在可以接受自然语言问题，自动生成对应的 Cypher 查询，从图数据库中提取相关上下文，并以普通语言返回响应。整个翻译层已为您处理完毕。

该包可无缝集成现有 LangChain 工作流，如果您已使用该框架实现其他 AI 功能，这将成为您的技术栈中的另一个工具。FalkorDB 的低延迟特性与 LangChain 的语言模型结合，可提供快速响应。

关于 FalkorDB

An ultra-fast, multi-tenant graph database 为 Generative AI、Agent Memory、Cloud Security 和 Fraud Detection 提供支持。FalkorDB 是首个支持通过稀疏矩阵表示图邻接矩阵、利用线性代数进行查询的可查询属性图数据库。

安装

npm2yarn

npm install @falkordb/langchain-ts falkordb

您还需要 LangChain 和一个语言模型：

npm2yarn

npm install langchain @langchain/openai

快速开始

1. 启动 FalkorDB

通过 Docker 最便捷的方式运行 FalkorDB：

docker run -p 6379:6379 -it --rm falkordb/falkordb:latest

2. 基础用法

@langchain/community 包已不再维护。从 @langchain/community 导入的示例可能过时或无法使用。请谨慎使用。

import { FalkorDBGraph } from "@falkordb/langchain-ts";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { GraphCypherQAChain } from "@langchain/community/chains/graph_qa/cypher";

// Initialize FalkorDB connection
const graph = await FalkorDBGraph.initialize({
  host: "localhost",
  port: 6379,
  graph: "movies" // Your graph name
});

// Set up the language model
const model = new ChatOpenAI({ temperature: 0 });

// Create and populate the graph with some data
await graph.query(
  "CREATE (a:Actor {name:'Bruce Willis'})" +
  "-[:ACTED_IN]->(:Movie {title: 'Pulp Fiction'})"
);

// Refresh the graph schema
await graph.refreshSchema();

// Create a graph QA chain
const chain = GraphCypherQAChain.fromLLM({
  llm: model,
  graph: graph as any, // Type assertion for LangChain compatibility
});

// Ask questions about your graph
const response = await chain.run("Who played in Pulp Fiction?");
console.log(response);
// Output: Bruce Willis played in Pulp Fiction.

// Clean up
await graph.close();

API 参考

FalkorDBGraph

initialize(config: FalkorDBGraphConfig): Promise<FalkorDBGraph>

创建并初始化新的 FalkorDB 连接。

配置选项：

• host (string, 可选): 数据库主机。默认 "localhost"
• port (number, 可选): 数据库端口。默认 6379
• graph (string, 可选): 要使用的图名称
• url (string, 可选): 替代连接 URL 格式
• enhancedSchema (boolean, 可选): 启用增强的 schema 细节。默认 false

示例：

const graph = await FalkorDBGraph.initialize({
  host: "localhost",
  port: 6379,
  graph: "myGraph",
  enhancedSchema: true
});

query(query: string): Promise<any>

在图中执行 Cypher 查询。

const result = await graph.query(
  "MATCH (n:Person) RETURN n.name LIMIT 10"
);

refreshSchema(): Promise<void>

更新图 schema 信息。

await graph.refreshSchema();
console.log(graph.getSchema());

getSchema(): string

将当前图 schema 格式化为字符串。

getStructuredSchema(): StructuredSchema

返回包含节点属性、关系属性和关系的结构化 schema 对象。

close(): Promise<void>

关闭数据库连接。

await graph.close();

高级用法

自定义 Cypher 查询

const graph = await FalkorDBGraph.initialize({
  host: "localhost",
  port: 6379,
  graph: "movies"
});

// Complex query
const result = await graph.query(`
  MATCH (a:Actor)-[:ACTED_IN]->(m:Movie)
  WHERE m.year > 2000
  RETURN a.name, m.title, m.year
  ORDER BY m.year DESC
  LIMIT 10
`);

console.log(result.data);

多个查询

await graph.executeQueries([
  "CREATE (p:Person {name: 'Alice'})",
  "CREATE (p:Person {name: 'Bob'})",
  "MATCH (a:Person {name: 'Alice'}), (b:Person {name: 'Bob'}) CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)"
]);

与 schema 交互

await graph.refreshSchema();

// Get formatted schema
const schema = graph.getSchema();
console.log(schema);

// Get structured schema
const structuredSchema = graph.getStructuredSchema();
console.log(structuredSchema.nodeProps);
console.log(structuredSchema.relationships);

要求

• Node.js 18 或更高版本
• 运行 FalkorDB 服务器（兼容 Redis）
• LangChain 0.1.0 或更高版本

示例

更多示例请参考 GitHub 仓库 @falkordb/langchain-ts。

授权协议

MIT

支持

• GitHub Issues
• 官网：https://www.falkordb.com/

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官方原文：src/oss/javascript/integrations/tools/falkordb.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。