图

我们可以为之构建问答系统的常见数据库类型之一是图数据库。LangChain 内置了许多兼容 Cypher、SparQL 等图查询语言方言（例如 Neo4j、MemGraph、Amazon Neptune、Kùzu、OntoText、Tigergraph）的链和代理。它们支持以下用例：

• 基于自然语言问题生成将要运行的查询，
• 创建可以基于数据库数据回答问题的聊天机器人，
• 基于用户想要分析的洞察构建自定义仪表板，

以及更多。

⚠️ 安全提示 ⚠️

构建图数据库的问答系统可能需要执行模型生成的数据库查询。这样做存在固有风险。请确保你的数据库连接权限始终根据链/代理的需求尽可能缩小范围。这将减轻（尽管不能消除）构建模型驱动系统的风险。有关一般安全最佳实践的更多信息，参见此处。

在语义层中采用数据库查询模板的优势在于，可以绕过数据库查询生成的需要。这种方法有效地消除了与生成数据库查询相关的安全漏洞。

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进阶

在熟悉基础知识后，你可以前往进阶指南：

• 提示策略：高级提示工程技巧。
• 映射值：将问题中的值映射到数据库的技巧。
• 语义层：实现语义层的技巧。
• 构建图：构建知识图谱的技巧。