使用Neo4j实现LLM的向量存储与对话历史追踪

Neo4j是一种强大的图数据库，与语言模型（LLM）的结合可以显著提升向量检索和对话历史分析能力。本文将介绍如何利用Neo4j作为向量存储，并结合图数据库的特性来管理用户会话的对话历史，实现无缝的对话流管理和用户行为分析。

核心原理解析

首先，通过Neo4j的图形存储能力，我们可以将对话历史以图的形式存储。这不仅允许我们对话流的无缝过渡，还可以通过图分析功能深入分析用户行为。同时，通过向量索引，我们可以实现高效的文本嵌入检索，结合图数据库，可以进一步优化查询性能。

代码实现演示

以下代码将展示如何使用Neo4j进行向量存储和对话历史管理。

环境配置

请先设置以下环境变量，以便连接到Neo4j和OpenAI API：

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>

数据库初始化

要将文本嵌入存入Neo4j数据库中，可以运行ingest.py脚本，该脚本会处理dune.txt文件中的文本并存储在Neo4j中：

# ingest.py
import neo4j

# 连接到Neo4j数据库并进行数据存储
def ingest_data(uri, username, password, filename):
    driver = neo4j.GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password))
    
    with driver.session() as session:
        # 数据处理与存储示例
        def store_data(tx):
            tx.run("CREATE (a:Text {title: $title, content: $content})", title="Example", content="This is an example")

        session.write_transaction(store_data)
    
    driver.close()

if __name__ == "__main__":
    ingest_data(os.getenv("NEO4J_URI"), os.getenv("NEO4J_USERNAME"), os.getenv("NEO4J_PASSWORD"), "dune.txt")

使用LangChain

通过LangChain，我们可以快速创建一个应用来处理Neo4j的向量存储：

pip install -U langchain-cli

# 创建LangChain项目
langchain app new my-app --package neo4j-vector-memory

在项目中添加如下代码以启用neo4j-vector-memory功能：

# server.py
from neo4j_vector_memory import chain as neo4j_vector_memory_chain

# 添加路由以处理请求
add_routes(app, neo4j_vector_memory_chain, path="/neo4j-vector-memory")

启动服务

配置完成后，启动LangServe实例可以直接在本地运行应用：

langchain serve

服务将在http://localhost:8000运行，并可以通过http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板。

应用场景分析

这种架构适用于需要丰富对话历史管理和高效文本检索的应用场景，例如：

• 客户服务聊天机器人
• 教育平台中的个性化学习助手
• 社交平台中的交互监测与分析

实践建议

在实际应用中，确保你的Neo4j数据库配置稳定，并定期监测查询性能以优化系统响应速度。此外，结合LangChain和LangSmith进行应用监控与调试可以有效提升应用可靠性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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