引言
在当今信息爆炸的时代，如何有效地检索和利用信息成为了一项重要的挑战。结合图数据库和高级检索策略，Neo4j高级RAG（Retrieval-Augmented Generation）为用户提供了一个更智能、更高效的解决方案。本文将介绍Neo4j高级RAG的核心概念、其实现策略以及使用示例，帮助您更好地理解和应用这一强大的工具。
主要内容
什么是Neo4j高级RAG？
Neo4j高级RAG是一种结合Neo4j图数据库和高级检索策略的技术框架，旨在通过更精准的嵌入和上下文保留来优化数据检索。
策略概述
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典型RAG：
- 传统方法，直接检索索引的数据。
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父检索器：
- 数据被分割为父文档和子文档。子文档用于更好地表示特定概念，而父文档确保上下文保留。
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假设性问题：
- 文档被处理以生成它可能回答的问题。这些问题被索引以优化概念表示，同时保留父文档以确保上下文。
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摘要：
- 索引文档摘要而非全文。在RAG应用中，父文档同样被检索。
环境设置
设置环境变量：
export OPENAI_API_KEY=<你的_openai_api_key>
export NEO4J_URI=<你的_neo4j_uri>
export NEO4J_USERNAME=<你的_neo4j_username>
export NEO4J_PASSWORD=<你的_neo4j_password>
代码示例
为了在Neo4j数据库中填充示例数据，使用以下脚本：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
python ingest.py
该脚本将处理文本数据，将其分为父文档和子文档，并计算子节点的嵌入。
使用
确保安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package 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")
启动LangServe实例：
langchain serve
访问：http://localhost:8000/neo4j-advanced-rag
常见问题和解决方案
如何处理网络访问限制？
由于某些地区的网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务来确保访问稳定性。
嵌入生成速度慢怎么办？
嵌入生成依赖LLM的速度，可以通过优化文本分块和并行处理来提升效率。
总结和进一步学习资源
Neo4j高级RAG结合了图数据库的强大能力和多样化的检索策略，为信息检索提供了新视角。如需深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
- Neo4j官方文档
- OpenAI开发者指南
- LangChain项目指南
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