# Neo4j 连接问题解决方案

## 问题描述

前端成功调用了 graph-rag-agent API，但后端在处理时报错：
```
搜索过程中出现错误: Connection error.
```

这表明 graph-rag-agent 无法连接到 Neo4j 数据库。

## 解决步骤

### 1. 检查 Neo4j 服务状态

```bash
# 检查 Neo4j 是否在运行
sudo systemctl status neo4j

# 或者如果使用 Docker
docker ps | grep neo4j
```

### 2. 启动 Neo4j（如果未运行）

```bash
# 使用系统服务
sudo systemctl start neo4j

# 或使用 Docker
docker run -d \
  --name neo4j \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  -e NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:latest
```

### 3. 检查 Neo4j 连接配置

查看 graph-rag-agent 的配置文件：
```bash
cd ~/graph-rag-agent
cat config/settings.py | grep -i neo4j
```

确保配置正确：
- URI: `bolt://localhost:7687` 或 `neo4j://localhost:7687`
- 用户名: 通常是 `neo4j`
- 密码: 你设置的密码

### 4. 测试 Neo4j 连接

使用 Neo4j 浏览器：
```
http://localhost:7474
```

或使用 cypher-shell：
```bash
cypher-shell -u neo4j -p your-password
```

### 5. 检查数据库内容

确保 Neo4j 中有必要的数据：
```cypher
// 在 Neo4j 浏览器中运行
MATCH (n:__Chunk__) RETURN count(n) as chunk_count;
MATCH (n:__Entity__) RETURN count(n) as entity_count;
```

如果返回 0，说明需要先构建知识图谱。

### 6. 构建知识图谱（如果需要）

```bash
cd ~/graph-rag-agent
# 查看是否有数据导入脚本
ls build/
ls scripts/
```

通常需要运行类似这样的命令：
```bash
python build/build_graph.py --input your_documents_folder
```

## 临时解决方案

如果暂时无法解决 Neo4j 问题，可以：

1. **使用 mock 数据**：修改 naive_search_tool 返回模拟数据
2. **切换到其他 agent**：尝试不依赖 Neo4j 的 agent 类型
3. **使用内存数据库**：配置 graph-rag-agent 使用内存模式

## 验证修复

修复后，使用测试页面验证：
```
http://localhost:3000/test-graph-rag.html
```

或直接测试 API：
```bash
curl -X POST http://localhost:8000/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "测试问题",
    "session_id": "test",
    "agent_type": "naive_rag_agent"
  }'
```

## 前端显示问题

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。