ChatGo是一款基于BigDl-LLM和LangChain的Web服务。结合知识图谱和区块链技术，让每个人拥有属于自己的专用聊天机器人

推荐您访问，以获得更多信息

• 项目的介绍网站
• 项目开发过程分享
• 感谢 https://github.com/ongdb-contrib/langchain2ongdb

ChatGo的核心功能是

核心功能
基于知识图谱的对话	聊天机器人NFT铸造	聊天机器人NFT交易与载入

ChatGo分为后端（Python）、链端（Hardhat）、图谱端（neo4j）、前端（React），此文档将按照【后端—链端—图谱端—前端】的顺序介绍如何部署ChatGo

一、后端部分

1. 后端在项目的/backend文件夹中，首先安装项目的依赖库

pip install langchain==0.0.2
pip install openai==0.27.4
pip install neo4j-driver==1.7.6
pip install neo4j
pip install fastapi
pip install uvicorn

2. 其次完成环境配置，设置node4j数据库等信息，我们提供.env的实例，可以照此填写

cp .env.example .env

3. 环境变量设置完后，即可开启后端，进入backend/src/中运行

python3 main.py

二、链端部分

1. 链端部分我们使用Hardhat框架进行智能合约开发，首先进入/ChatGo文件夹中，安装项目依赖

npm install

1. 依赖安装后，项目启动本地Hardhat节点

npx hardhat node

2. 在本地网络运行时，在单独的终端窗口中将合约部署到本地网络

npx hardhat run scripts/deploy.js --network localhost

三、图谱端

图谱下载与启动

1. 可以选择本地部署neo4j数据库，或使用官方的云端数据库。本项目使用本地部署的neo4j 4.2.26版本
2. 首先在本机安装openjdk11版本

sudo apt install openjdk-11-jre-headless

3. 下载neo4j 4.2.26版本
4. 解压下载的安装包：

tar -axvf neo4j-community-4.4.26-unix.tar.gz

5. 进入neo4j的根目录，启动neo4j

./bin/neo4j start

导入图谱dump数据

1. 首先停止正在运行的neo4j，在根目录中运行

./bin/neo4j stop

2. 修改配置文件，进入 gedit conf\neo4j.conf，第9行下面填加：

# The name of the default database
#dbms.default_database=neo4j
dbms.active_database=ming.db    \\<数据库名字>.db

3. 进入bin文件夹中，运行

neo4j-admin load --from=<需要导入文件的地址> --database=<导入的数据库> --force

neo4j-admin load --from=/home/aowang/history-knowledge-graph-neo4j.dump --database=mingchao.db --force //例子

4. 导入时版本升级报错，解决方法：在配置为文件中将 dbms.allow_upgrade=true 打开

四、前端部分（项目启动）

1. 进入ChatGo的根目录中，运行

npm run dev

2. 进入http://localhost:3000查看ChatGo
3. 进入http://0.0.0.0:7860/查看后端响应情况
4. 进入http://localhost:7474查看neo4j数据库情况