# 探索Neo4j高级RAG实现：优化上下文和嵌入之间的平衡
## 引言
在现代数据检索和AI应用中，RAG（检索增强生成）技术已经成为一个关键组件。通过结合Neo4j数据库，我们可以利用其先进的图形能力和OpenAI的嵌入技术，提升信息检索和处理的效率和准确性。这篇文章将带您深入了解如何实现Neo4j高级RAG，并利用此技术在您的应用中找到平衡点。
## 主要内容
### 典型RAG vs. 高级策略
- **典型RAG**：传统方法直接索引和检索数据。而高级RAG，通过将数据拆分成“父”和“子”文档进行处理。
- **父检索器**：将数据划分为较小的块，“子文档”用于具体概念的表示，“父文档”用于保持上下文。
- **假设性问题**：预处理文档以确定它们可能回答的问题。
- **摘要**：索引文档摘要而非完整内容，使用父文档来保持上下文。
### 环境设置
设置环境变量以使用OpenAI和Neo4j：
```bash
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
使用ingest.py脚本将数据填充到Neo4j数据库：
python ingest.py
此脚本将文本文件dune.txt划分为“父”和“子”文档，并生成嵌入，与OpenAI结合使用。
使用方法
确保安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新项目或添加到现有项目：
langchain app new my-app --package neo4j-advanced-rag
或：
langchain app add neo4j-advanced-rag
在server.py中添加API路由：
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
服务将在http://localhost:8000运行。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何配置和使用Neo4j高级RAG。
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable
# 连接到运行中的服务实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-advanced-rag")
# 传递用户查询以获得增强的响应
response = runnable.invoke({"query": "获取Dune的主要主题"})
print(response)
常见问题和解决方案
- 连接问题：确认网络设置并使用API代理服务确保稳定。
- 性能优化：嵌入生成较慢时，可以调整请求频率或优化数据切分。
总结和进一步学习资源
通过将Neo4j与高级RAG技术结合，您可以显著提升信息检索的能力。如需更深入理解，建议查阅以下资源：
参考资料
- Neo4j: A Developer’s Guide
- RAG Strategy Overview # 假设URL，替换为实际网址
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