探索Neo4j Vector Index：在图数据库中实现高效的向量相似度搜索

# 探索Neo4j Vector Index：在图数据库中实现高效的向量相似度搜索

## 引言

在现代数据驱动的世界中，许多应用场景需要对高维向量进行相似度搜索。Neo4j作为一种开源图数据库，现已集成支持向量相似搜索功能，为开发者提供了一种创新的方式来管理和查询复杂的数据关系和特征。本文将带您深入了解Neo4j的向量索引功能，并演示如何利用这种功能来实现高效的数据检索。

## 主要内容

### 1. Neo4j的向量相似搜索

Neo4j的向量索引支持近似最近邻搜索，能够计算欧几里得相似度和余弦相似度。此外，它支持混合搜索，即结合向量和关键字的检索。

### 2. 安装和设置

首先，确保安装必要的软件包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet neo4j
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai langchain-community
%pip install --upgrade --quiet tiktoken

获取OpenAI API Key：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

3. 代码示例：使用Neo4j实现相似度搜索

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Neo4j进行相似度搜索：