完整代码
Cypher生成结果
基于规则的方法，最大的缺点是泛化能力比较差，带来的问题是后续维护会有不小的工作量。但是在某些模型不能很好解决的场景下，基于规则的方法还是可以发挥不小的价值。模型+规则可以让系统运行的更加高效和准确。为了让系统生成Cypher的能力更强，本文尝试了GPT4的能力。
examples中定义了样例问答对，ask为传入的问题。
def prompt(ask):
return f"""
您是一名助手，能够根据示例Cypher查询生成Cypher查询。
示例Cypher查询有：
{examples()}
除了Cypher查询之外，不要回复任何解释或任何其他信息。
您永远不要为你的不准确回复感到抱歉，并严格根据提供的cypher示例生成cypher语句。
不要提供任何无法从Cypher示例中推断出的Cypher语句。
当由于缺少对话上下文而无法推断密码语句时，通知用户，并说明缺少的上下文是什么。
现在请为这个查询生成Cypher:
# {ask}
"""
Prompt中会传入一些样例问题和Cypher，模型通过样例问题和Cypher就能学会该类的问题和Cypher模式，并应用在同类不同参数的查询上。所以需要提前生成和设计一些问答对的数据，并保存形成Prompt库进行动态调用。当一个提问不存在类似的Example时，模型不会生成Cypher或生成一个不存在的Cypher，这类可以视为谱回答不了的问题。下面可以看一下，一些LLMGenerateCypher|使用大语言模型生成Cypher测试结果：
使用GPT4测试了生成Cypher的能力，没想到大型语言模型效果能好成这样，非常惊艳！
Prompt函数定义
通过测试发现，设计合适的Prompt工程以后，GPT4生成Cypher非常棒，简单查询和复杂查询都可以自动生成且不存在语法错误。
文章为作者独立观点，不代表股票配资公司观点
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