探索Neo4j向量索引：提升图数据库的搜索能力

引言

Neo4j是一款开源的图形数据库，最近推出了对向量相似性搜索的支持。这让开发者能够在处理包括图形和文本数据在内的复杂数据集时，利用近似最近邻搜索、欧几里得相似度和余弦相似度等技术进行更加高效的查询。本篇文章将详细探讨Neo4j的向量索引（Neo4jVector），并通过代码示例展示如何利用这些特性。

主要内容

向量相似性搜索

Neo4j支持多种相似性搜索方式，包括：

• 近似最近邻搜索：高效地寻找与给定查询向量最相似的向量。
• 欧几里得和余弦相似性：在向量空间中衡量两个向量的相似度。
• 混合搜索：结合向量和关键词搜索，实现更复杂的查询。

Neo4j与OpenAI集成

要使用Neo4j的向量索引，我们需要结合OpenAI的嵌入技术生成文本向量。这需要获取OpenAI API密钥。

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"]