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Memgraph工具包

概述

这将帮助您开始使用 Memgraph 工具包。

工具内MemgraphToolkit旨在与Memgraph数据库。

设置

为了能够执行以下步骤，请确保您的本地主机上有一个正在运行的 Memgraph 实例。有关如何运行 Memgraph 的更多详细信息，请查看 Memgraph 文档

如果您想从单个工具的运行中获得自动跟踪，您还可以通过取消下面的注释来设置您的 LangSmith API 密钥：

# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

安装

此工具包位于langchain-memgraph包：

%pip install -qU langchain-memgraph

实例

现在我们可以实例化我们的工具包：

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_memgraph import MemgraphToolkit
from langchain_memgraph.graphs.memgraph import Memgraph

db = Memgraph(url=url, username=username, password=password)

llm = init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai")

toolkit = MemgraphToolkit(
    db=db,  # Memgraph instance
    llm=llm,  # LLM chat model for LLM operations
)
API 参考：init_chat_model

工具

查看可用工具：

toolkit.get_tools()

调用

可以通过传递参数来单独调用工具，对于 QueryMemgraphTool，它将是：

from langchain_memgraph.tools import QueryMemgraphTool

# Rest of the code omitted for brevity

tool.invoke({QueryMemgraphTool({"query": "MATCH (n) RETURN n LIMIT 5"})})

在代理内使用

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

agent_executor = create_react_agent(llm, tools)
API 参考：create_react_agent
example_query = "MATCH (n) RETURN n LIMIT 1"

events = agent_executor.stream(
    {"messages": [("user", example_query)]},
    stream_mode="values",
)
for event in events:
    event["messages"][-1].pretty_print()

API 参考

有关 API 的更多详细信息，请访问 Memgraph 集成文档