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大模型应用

用 Neo4j Aura v2beta1 REST API…

当需要在已有 AuraDB 实例上创建/管理/调用 Aura Agent（配置 CypherTemplate、SimilaritySearch、Text2Cypher 工具，设置系统提示，部署到 REST 或 MCP 端点）时使用。

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沉淀时间2026-09-23
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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

用 Neo4j Aura v2beta1特定

解决思路

  1. 验证认证：用 curl 向 https://api.neo4j.io/oauth/token 发送 POST 请求，使用 --user "${AURA_CLIENT_ID}:${AURA_CLIENT_SECRET}"、Content-Type: application/x-www-form-urlencoded 和 grant_type=client_credentials，用 jq 提取 .access_token；若 token 为空则检查 .env 中的 AURA_CLIENT_ID/AURA_CLIENT_SECRET 并停止报告；token TTL 为 3600 秒，遇到 401/403 时重新执行本步骤。
  2. 解析组织与项目 ID：最快方式是从 console.neo4j.io 的项目页面 URL 中提取 /organizations/{AURA_ORG_ID}/projects/{AURA_PROJECT_ID}；程序化回退方式是 curl https://api.neo4j.io/v1/tenants 并取 .data[] 的 id（映射为 AURA_PROJECT_ID）；将 AURA_ORG_ID 和 AURA_PROJECT_ID 写入 .env。
  3. 检查 AURA_INSTANCE_ID：若 .env 中已设置则跳过；否则用 curl "https://api.neo4j.io/v1/instances?tenantId=${AURA_PROJECT_ID}" 列出实例（jq 取 id、name、status、region、type），展示给用户并询问“智能体应连接哪个实例？”，然后将 AURA_INSTANCE_ID 和 NEO4J_URI=neo4j+s://<chosen-instance-id>.databases.neo4j.io 写入 .env；若列表为空则停止报告（无 AuraDB 实例无法创建 Agent）；401 时重跑第 1 步，404 时核对 AURA_PROJECT_ID 并停止报告。
  4. 列出已有 Agent：运行 uv run python3 scripts/manage_agent.py list（Windows 用 uv run python scripts\manage_agent.py list），输出 Agent ID、名称、启用状态和端点 URL；401 时重跑第 1 步，404 时核对 AURA_ORG_ID/AURA_PROJECT_ID 并停止报告。
  5. 获取图 schema：确保 .env 中有 NEO4J_URI、NEO4J_USERNAME、NEO4J_PASSWORD，运行 uv run python3 scripts/fetch_schema.py（Windows 用 uv run python scripts\fetch_schema.py），保存 schema.json，输出节点/关系类型计数、节点标签及带类型的属性（含 Aura data_type）、关系模式和 VECTOR 索引；数据门禁：节点少于 2 个或关系类型为 0 时脚本报错且不写 schema.json，需先加载数据并停止报告；ServiceUnavailable 时检查 NEO4J_URI 是否用 neo4j+s:// 且实例为 running 并停止报告；neo4j-graphrag not found 时执行 uv add neo4j-graphrag 并停止报告；第 5 步前先阅读 schema.json。
  6. 发现用例：设计工具前先阅读 references/authoring-guide.md；向用户提问而非猜测工具类型或参数：(1)“这个智能体应回答哪些问题？”(2)“哪些节点或关系最重要？”（对照 schema.json → node_props）(3)“用户是否按特定属性值搜索？”→ CypherTemplate (4)“是否有计数、分组或日期范围问题？”→ Text2Cypher (5)“是否搜索语义相似的文本？”→ 检查 schema.json → metadata → vector_index；无 VECTOR 索引则告知用户、跳过 SimilaritySearch 并先委托 neo4j-vector-index-skill；有 VECTOR 索引则询问用户“使用哪个 embedding provider 和模型？输出维度是多少？”（见 references/REFERENCE.md → Embedding Provider Options），不要猜测或使用默认值。工具选择：按特定属性值查找用 cypherTemplate，语义文本搜索用 similaritySearch，聚合/计数/开放式问题用 text2cypher。
  7. 配置 CypherTemplate 参数：对每个参数，从 schema.json → node_props 或 rel_props 读取 aura_data_type 作为 data_type；若属性 low_cardinality: true，参数 description 必须列出有效值（从 schema.json 的 values 数组复制），例如 "description": "Agreement type to filter by. Valid values: \"Distributor Agreement\", \"License Agreement\", \"NDA\""；has_fulltext_index: true 的属性尤其可能是过滤目标，低基数时必须包含有效值。
  8. 配置 SimilaritySearch：起草工具配置前向用户确认三项——provider（"openai" 或 "vertexai"）、model（从 references/REFERENCE.md → Embedding Provider Options 选择）、dimension（模型可配置时必填，固定模型用表中值）；index 使用 schema.json → metadata → vector_index 中 state = ONLINE 的 name；dimension 必须与同一索引条目的 vector.dimensions 一致。
  9. 编写信号清单：对出现在工具或用户问题中的每个标签或关系，在系统提示中写一个信号块，模板和规则见 references/authoring-guide.md → Signals inventory。
  10. 起草配置 JSON 并展示给用户审阅，确认后进入第 6 步。
  11. 创建 Agent：最小必需配置包含 name、description、dbid（<AURA_INSTANCE_ID>）、is_private、tools（至少 1 个，如 type 为 text2cypher 的工具）；运行前先向用户展示配置并确认，然后执行 uv run python3 scripts/manage_agent.py create --config agent-config.json；响应包含 id（保存为 AURA_AGENT_ID）、endpoint_link、mcp_endpoint_link。
  12. 调用 Agent 测试：运行 uv run python3 scripts/invoke_agent.py --agent-id "$AURA_AGENT_ID" "What can you help me with?"；--raw 打印完整 JSON（含推理链和 token 用量）；也可直接用 curl POST 到 https://api.neo4j.io/v2beta1/organizations/${AURA_ORG_ID}/projects/${AURA_PROJECT_ID}/agents/${AURA_AGENT_ID}/invoke，带 Authorization: Bearer $TOKEN 和 Content-Type: application/json，body 为 {"input": "..."}。
  13. 更新 Agent（部分 PATCH）：创建只含要修改字段的 patch JSON（如 {"system_prompt": "Updated instructions.", "is_mcp_enabled": true}），展示给用户确认后运行 uv run python3 scripts/manage_agent.py update --agent-id "$AURA_AGENT_ID" --config patch.json。
  14. 删除 Agent：不可逆，配置将被永久移除；先向用户展示并等待明确确认，再运行 uv run python3 scripts/manage_agent.py delete --agent-id "$AURA_AGENT_ID"，返回 202 Accepted。
  15. 处理常见错误：401 Unauthorized 为 token 过期，重跑第 1 步；创建时 403 Forbidden 为无项目管理员权限，申请管理员权限；400 Bad Request 为工具配置无效或缺少必填字段，检查 type 拼写（cypherTemplate、similaritySearch、text2cypher）；404 Not Found 为 org/project/agent ID 错误，重跑 list 核对 ID；创建带 SimilaritySearch 时 400 为缺少向量索引，先用 neo4j-vector-index-skill 创建索引；Agent 无结果时增大 top_k 并确认索引已填充。
  16. 使用脚本：所有脚本自动从 .env 加载凭证，用 uv run python3 <script> 运行；scripts/fetch_schema.py 从 AuraDB 获取 schema 并保存到 schema.json（参数 NEO4J_URI 必填、NEO4J_USERNAME 默认 neo4j、NEO4J_PASSWORD 必填、NEO4J_DATABASE 默认 neo4j）；scripts/manage_agent.py 提供 list/create/get/update/delete（AURA_CLIENT_ID、AURA_CLIENT_SECRET 必填，--org-id/--project-id/--agent-id/--config 可选并有 env 回退）；scripts/invoke_agent.py 发送自然语言查询（AURA_CLIENT_ID、AURA_CLIENT_SECRET 必填，--org-id/--project-id 可选，--agent-id 必填，query 位置参数必填，--raw 可选）。
  17. 完成前核对清单：AuraDB 实例 running 且知识图谱已加载；组织/项目设置中启用 "Generative AI assistance" 和 "Aura Agent"；.env 已填 AURA_CLIENT_ID、AURA_CLIENT_SECRET、AURA_ORG_ID、AURA_PROJECT_ID、AURA_INSTANCE_ID、NEO4J_URI、NEO4J_PASSWORD；.env 和 schema.json 已加入 .gitignore；认证已验证；Org/Project ID 已确认；通过 list 确认 API 连通；schema.json 已获取并审阅且通过数据门禁（≥2 节点、≥1 关系类型）；用例已与用户确认；CypherTemplate 的 data_type 取自 schema.json aura_data_type；SimilaritySearch 的 index 取自 schema.json metadata.vector_index（state=ONLINE）；Agent 配置已展示给用户并确认；必填字段齐全（name、description、dbid、is_private、tools 至少 1 个）；已从创建响应保存 AURA_AGENT_ID；已调用 Agent 并验证响应；更新/删除执行前已获用户确认。

适用边界 · 注意事项