利用Neo4j进行向量存储与LLM集成：构建对话历史图

最新推荐文章于 2025-12-18 13:42:57 发布

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#neo4j #python

在人工智能和大数据的时代，如何高效地存储和检索数据成为了一个重要的课题。本文将为您介绍如何使用Neo4j作为向量存储，与大语言模型（LLM）集成，实现对话历史的图存储。这种方法不仅能支持流畅的对话，还能对用户行为进行分析。

技术背景介绍

Neo4j是一种图形数据库，其强大的图存储和查询能力使其成为复杂数据关系存储的理想选择。在本方案中，我们将利用Neo4j的向量存储能力，以及其图形数据库特性，结合大语言模型，打造一个能够分析用户行为的智能对话系统。

核心原理解析

在这个系统中，Neo4j不仅用于存储用户会话的对话历史，还用于存储文本的嵌入向量。这些向量通过大语言模型生成，并且允许快速高效的相似性查询。通过Neo4j图分析功能，可以深入挖掘对话数据，提取用户行为模式。

代码实现演示

为了实现上述功能，首先需要配置环境变量：

export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
export NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI><

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Neo4j LLM 知识图谱构建器：如何为 RAG 创建知识图谱

iCloudEnd的博客

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基准测试结果清晰表明，在图计算和数据加载任务中，ArangoDB的性能远超Neo4j。其显著的速度优势——尤其是在执行复杂算法和加载大规模数据集时的高效表现，彰显了其优化的架构设计和出色的数据处理能力。如果你的应用需要大规模图数据处理+实时或近实时图分析，ArangoDB显然比Neo4j更适合。对于推荐系统、社交网络分析、欺诈检测、网络安全、知识图谱、复杂关系分析等场景，ArangoDB的速度与可扩展性能够带来明显优势。

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### 如何将大型语言模型（LLM）与Neo4j图数据库集成将大型语言模型（LLM）与Neo4j图数据库集成可以通过多种方法实现，这些方法结合了自然语言处理、向量检索和图数据库查询。以下是具体的解决方案和指南： #### 1. 使用OpenAI LLM与Neo4j的自然语言交互通过模板化的方式，可以将用户的自然语言问题转化为Cypher查询语句，并利用Neo4j执行查询后返回结果[^2]。此过程包括以下部分： - **自然语言到Cypher的转换**：使用LLM生成针对Neo4j数据库的Cypher查询。 - **对话历史存储**：在Neo4j中存储对话历史记录以支持上下文感知的会话记忆。 #### 2. 向量检索与生成模型结合为了进一步提升系统的智能性，可以采用向量检索技术与生成模型相结合的方式[^3]。具体步骤如下： - **文本嵌入**：使用OpenAI Embeddings或其他嵌入工具将文本转化为向量形式。 - **相似度查询**：在Neo4j图数据库中进行基于向量相似度的查询操作。 - **生成回答**：根据查询结果，利用LLM生成符合用户需求的自然语言回答。 ```python import neo4j from openai import Embedding # 假设已有Neo4j连接driver def create_vector_index(driver, index_name): session = driver.session() session.run(f"CALL db.index.fulltext.createNodeIndex('{index_name}')") session.close() def query_similar_nodes(driver, text, index_name): embedding = Embedding.create(input=text, model="text-embedding-ada-002")["data"][0]["embedding"] session = driver.session() result = session.run( f""" CALL {{ WITH $embedding AS vector MATCH (n) WHERE exists(n.embedding) RETURN n, gds.similarity.cosine(n.embedding, vector) AS similarity ORDER BY similarity DESC LIMIT 5 }} """, {"embedding": embedding} ) return result.data() ``` #### 3. 构建知识图谱的自然语言接口通过开发一个自然语言接口，可以让用户以更直观的方式与Neo4j图数据库互动[^5]。这种方法通常涉及以下组件： - **LLM驱动的解析器**：将用户的自然语言输入解析为结构化查询。 - **图数据库查询引擎**：执行解析后的查询并返回数据。 - **个性化响应生成器**：基于查询结果生成易于理解的自然语言反馈。 #### 4. 利用Langchain框架 Langchain 提供了一套完整的工具链来简化 LLM 与 Neo4j 的集成[^4]。其核心组件包括： - **模型 Models**：负责理解和生成语言。 - **链条 Chains**：用于串联多个步骤完成复杂任务。 - **代理 Agents**：使模型能够与外部环境互动，例如调用 API 或访问数据库。 --- ###