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# Neo4j 连接问题解决方案
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## 问题描述
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前端成功调用了 graph-rag-agent API，但后端在处理时报错：
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搜索过程中出现错误: Connection error.
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```
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这表明 graph-rag-agent 无法连接到 Neo4j 数据库。
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## 解决步骤
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### 1. 检查 Neo4j 服务状态
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```bash
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# 检查 Neo4j 是否在运行
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sudo systemctl status neo4j
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# 或者如果使用 Docker
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docker ps | grep neo4j
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```
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### 2. 启动 Neo4j（如果未运行）
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```bash
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# 使用系统服务
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sudo systemctl start neo4j
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# 或使用 Docker
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docker run -d \
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--name neo4j \
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-p 7474:7474 -p 7687:7687 \
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-e NEO4J_AUTH=neo4j/password \
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neo4j:latest
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```
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### 3. 检查 Neo4j 连接配置
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查看 graph-rag-agent 的配置文件：
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```bash
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cd ~/graph-rag-agent
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cat config/settings.py | grep -i neo4j
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```
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确保配置正确：
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- URI: `bolt://localhost:7687` 或 `neo4j://localhost:7687`
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- 用户名: 通常是 `neo4j`
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- 密码: 你设置的密码
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### 4. 测试 Neo4j 连接
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使用 Neo4j 浏览器：
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```
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http://localhost:7474
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```
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或使用 cypher-shell：
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```bash
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cypher-shell -u neo4j -p your-password
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```
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### 5. 检查数据库内容
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确保 Neo4j 中有必要的数据：
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```cypher
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// 在 Neo4j 浏览器中运行
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MATCH (n:__Chunk__) RETURN count(n) as chunk_count;
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MATCH (n:__Entity__) RETURN count(n) as entity_count;
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```
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如果返回 0，说明需要先构建知识图谱。
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### 6. 构建知识图谱（如果需要）
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```bash
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cd ~/graph-rag-agent
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# 查看是否有数据导入脚本
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ls build/
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ls scripts/
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```
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通常需要运行类似这样的命令：
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```bash
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python build/build_graph.py --input your_documents_folder
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## 临时解决方案
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如果暂时无法解决 Neo4j 问题，可以：
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1. **使用 mock 数据**：修改 naive_search_tool 返回模拟数据
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2. **切换到其他 agent**：尝试不依赖 Neo4j 的 agent 类型
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3. **使用内存数据库**：配置 graph-rag-agent 使用内存模式
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## 验证修复
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修复后，使用测试页面验证：
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http://localhost:3000/test-graph-rag.html
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```
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或直接测试 API：
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8000/chat \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"message": "测试问题",
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"session_id": "test",
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"agent_type": "naive_rag_agent"
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}'
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## 前端显示问题
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如果看到原始 JSON 而不是格式化的文本，这是因为后端返回了包含错误信息的响应。一旦 Neo4j 连接问题解决，前端会正常显示格式化的回答。
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