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防止上下文过载：LLMS的受控NEO4J MCP Cypher响应
超时，截断和结果消毒如何使Cypher输出LLM-Ready The Post the Post to post to tocting offect Overload：LLMS的受控NEO4J MCP Cypher响应首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学连接到您的Neo4J图的模型获得了令人难以置信的灵活性：它们可以通过Neo4J MCP Cypher服务器生成任何Cypher查询。这使得动态生成复杂的查询，探索数据库结构甚至链多步代理工作流程成为可能。
要生成有意义的查询，LLM需要图形架构作为输入：定义数据模型的节点标签，关系类型和属性。在这种情况下，该模型可以将自然语言转化为精确的Cypher，发现连接，并将其链链融合在一起。
例如，如果它知道（人） - [：acted_in] - >（电影）和（perse）和（perse） - [：定向] - >（电影）图案，它可以转动“哪些电影具有导演的演员？”进入有效查询。该架构使其为适应任何图形并产生正确且相关的密码陈述所需的基础。
（人） - [：acted_in] - >（电影）
（人） - [：定向] - >（电影）
“哪些电影也有导演的演员？”
，但是这种自由是有代价的。当不选中时，LLM可以产生比预期长得多得多的频道，或者返回具有深嵌套结构的巨大数据集。结果不仅是浪费计算，而且是压倒模型本身的严重风险。目前，每个工具调用都通过LLM的上下文返回其输出。这意味着，当您将工具链接在一起时，所有中间结果都必须通过模型回流。将数千行或嵌入类似的值返回该循环迅速变成噪音，使上下文窗口膨胀并降低了随后的推理的质量。
免责声明：我在neo4j工作，这反映了我对当前实施的未来进步的探索。
免责声明：该服务器可在GitHub上使用。
github受控输出
多少 多长时间查询超时
query_timeout
neo4j.query
消毒嘈杂值
嵌入向量tiktoken