最大化Contextual AI潜力：使用Neo4j-Parent实现精准数据检索

用Neo4j-Parent实现Contextual AI精准数据检索

最新推荐文章于 2025-11-27 14:26:48 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-27 14:26:48 发布 · 341 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #neo4j #python

最大化Contextual AI潜力：使用Neo4j-Parent实现精准数据检索

在现代数据驱动的世界中，保持上下文的完整性和高效的信息检索变得至关重要。这篇文章将探讨如何使用 neo4j-parent 模板，通过将文档拆分为更小的片段，并利用Neo4j向量索引来平衡精确嵌入和上下文保留。

引言

随着大数据的增长，如何有效地检索相关信息成为关键挑战。neo4j-parent 提供了一种创新的方法，通过将文档分割成“父”节点和“子”节点，并利用向量相似性搜索实现精确的上下文恢复。这篇文章将深入探讨该方法的实现步骤及其优势。

主要内容

环境设置

要开始，您需要配置以下环境变量：

OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

mmlihaio

关注关注

5
点赞
踩
7

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

本体论与AI人工智能：如何实现智能语义理解？

大模型应用工坊

07-04

1231

句法理解：解析符号序列的结构关系（已相对成熟）指称理解：建立符号与现实世界实体的对应（部分实现）概念理解：把握符号背后的概念内涵与外延（有限进展）情境理解：在特定语境中推断符号的意图与意义（重大挑战）当前AI系统主要停留在第一层级，部分触及第二层级，而真正的智能语义理解需要突破后两个层级。本体论通过提供结构化的概念体系和关系模型，为实现深层语义理解提供了理论框架。

【显著性检测】PiCANet: Learning Pixel-wise Contextual Attention for Saliency Detection【论文笔记】

weixin_38682454的博客

03-14

5686

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory

Yue的博客

05-07

1155

Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory (Mem0: 构建具有可扩展长期记忆的生产就绪型人工智能代理)大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 在生成上下文连贯的响应方面表现出色，但其固定的上下文窗口 (context windows) 对维持长时间、多会话对话的一致性构成了根本挑战。

UniVAD: A Training-free Unified Model for Few-shot Visual Anomaly Detection——一种无需训练的统一模型，用于少样本视觉异常检测

Together_CZ的博客

01-17

2488

UniVAD: A Training-free Unified Model for Few-shot Visual Anomaly Detection——一种无需训练的统一模型，用于少样本视觉异常检测

多样化检索策略：在 LangChain 中实现高效文档检索

AI Agent 首席体验官

03-18

1028

创建向量存储：首先使用FaissPinecone等工具创建向量存储，将文本数据转换为向量，并保存到向量数据库中。创建：从已存储的向量数据库加载索引，并创建。检索相关文档：通过调用retrieve方法，传入查询文本，返回与查询相关的文档。集成到问答链中：通过等类将文档检索与语言模型结合，实现自动问答功能。是 LangChain 中用于从向量存储中检索文档的检索器，可以与不同的向量存储（如 Faiss）结合使用，提供高效的相似度检索功能。它可以广泛应用于基于内容的检索、问答系统等场景。准备数据。

IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering学习基于多视图图像的渲染

ysh的博客

05-09

4366

目录 IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering学习基于多视图图像的渲染 Abstract 1.Introduction 2.Related work Image based rendering Volumetric Representations Neural scene representations 3.Method 3.1.视图选择和特征提取 3.2 RGB-σ prediction using IBRNet 3.2.

引入上下文检索(Contextual Retrieval)：提升AI模型的精准度与效率

嘴巴吃糖了

11-14

1018

在当今的数字时代，人工智能（AI）模型的应用场景越来越广泛，从客户支持聊天机器人到法律分析助手，每一种应用都需要准确的背景知识。为了让AI在特定环境中更有用，开发者通常会利用一种叫做“检索增强生成（RAG）”的方法。这种方法通过从知识库中检索相关信息并将其附加到用户的提示中，从而显著提升模型的响应质量。然而，传统的RAG方案在编码信息时往往会丢失上下文，导致系统无法有效地检索到相关信息。

s1：简单测试-时间规模化

yorkhunter的博客

02-08

1343

25年1月来自斯坦福、西雅图 UW、AI2 和 Contextual AI 的论文“s1: Simple test-time scaling”。测试-时间规模化是一种很有前途的语言建模新方法，它使用额外的测试-时间计算来提高性能。最近，OpenAI 的 o1 模型展示这种能力，但并未公开分享其方法，导致许多复制工作。本文寻求最简单的方法来实现测试时间规模化和强大的推理性能。首先，根据通过消融验证的三个标准（难度、多样性和质量）整理一个包含 1,000 个问题和推理痕迹的小型数据集 s1K。其次，开发预算

LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读)

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

01-23

9816

LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读) 目录相关文章《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Architecture 3、Infrastructures

VoCo: A Simple-yet-Effective Volume Contrastive Learning Framework for 3D Medical Image Analysis 阅读

weixin_51657614的博客

04-11

1293

深度学习在三维医学图像分析方面取得了突出的成就[52,21,39,33]，但由于所需专家注释的昂贵成本而受到严重阻碍[49,23]。为了解决这个问题，自监督学习(self - supervised Learning, SSL)因其在没有注释的情况下学习表征的能力而受到了极大的关注[10,11,6,28,20]是三维医学图像分析中重要的高效标签解决方案[69,50,32,34,36]。

contextual-css:无类模块化CSS的预处理器

04-12

tutorial $ node ../../source/contextual_css.js --h Valid arguments: (1) [optional] input file path (default: html.context.html), (2) [optional] output directory path (default: ./) (3) [optional] --...

代码实战：使用Enhance-A-Video增强EasyAnimate视频生成的结果

沉迷单车的追风少年

01-01

875

上一篇博客《原理&代码详细解读：一行代码增强HunYuan/CogVideox视频生成的利器Enhance-A-Video》讲解了Enhance-A-Video的原理以及在HunYuan/CogVideox上的应用。由于官方版本并没有提供对EasyAnimate的支持，因此这篇博客从代码实战出发，讲解如何写一个用Enhance-A-Video支持EasyAnimate生成的效果。

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

297

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

902

走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

2501_92808811的博客

11-25

663

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

信息检索13

2301_80828873的博客

11-26

1048

最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW

中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026

iaast的博客

11-24

569

大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）

RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”

weixin_44876263的博客

11-24

838

RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1