使用Neo4j与向量检索系统集成的LLM应用开发指南

## 技术背景介绍

在现代应用中，结合知识图谱和大型语言模型（LLM）的技术逐渐成为趋势。Neo4j作为一个强大的图数据库，能够在存储用户对话历史、进行图分析等方面发挥重要作用。而结合向量检索技术，我们可以高效地从海量文本数据中检索信息。本指南将带你构建一个集成Neo4j的向量存储系统，以支持更智能的对话管理和用户行为分析。

## 核心原理解析

结合Neo4j的图存储能力与向量检索技术，我们能够：
- 储存和管理用户的对话历史，这些历史记录可以作为一个图谱，方便分析和检索。
- 使用嵌入向量来表示文本，使得我们能够快速进行语义相似性检索。
- 利用图分析来识别用户行为模式，提高对话流畅度。

## 代码实现演示

我们将首先配置环境变量和安装必要的软件包：

```bash
# 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY=
export NEO4J_URI=
export NEO4J_USERNAME=
export NEO4J_PASSWORD=

接下来，安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

数据库初始化与数据导入

我们可以使用ingest.py脚本将数据导入Neo4j数据库。假设我们有一个文本文件dune.txt，我们可以将其处理后存储为图数据，创建一个名为dune的向量索引：

python ingest.py

创建LangChain项目并添加Neo4j向量存储功能

新建一个LangChain项目：

langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory

或者，将其添加到现有项目中：

langchain app add neo4j-vector-memory

在项目的server.py文件中，添加如下配置以启用Neo4j向量存储功能：

from neo4j_vector_memory import chain as neo4j_vector_memory_chain
# 在应用中添加路由
add_routes(app, neo4j_vector_memory_chain, path="/neo4j-vector-memory")

启动服务

在项目目录下启动LangServe实例：

langchain serve

访问本地服务器，查看和使用Neo4j向量存储相关模板：

• 查看所有模板: http://127.0.0.1:8000/docs
• 使用向量存储功能: http://127.0.0.1:8000/neo4j-vector-memory/playground

代码中访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/neo4j-vector-memory")

应用场景分析

这种集成方案特别适用于需要管理复杂对话历史的AI聊天机器人、客户服务助手以及需要高级用户行为分析的应用场景。通过Neo4j可以直观地分析用户访问路径和行为模式，从而优化智能对话系统。

实践建议

1. 安全性：注意保护API密钥和数据库访问凭证。
2. 数据量：合理规划图数据库的规模，定期清理无用数据。
3. 性能优化：针对高并发场景，优化数据库查询和向量检索性能。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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