使用Neo4j实现高级RAG策略的实践指南

在现代信息检索应用中，如何在保持上下文的同时提高特定概念的检索精度是一个重要的挑战。本文将为您介绍如何通过在Neo4j中实现高级检索生成（RAG）策略来平衡精确嵌入和上下文保留，包括父检索器、假设问题和摘要策略的应用。

1. 技术背景介绍

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过结合外部知识库来增强生成式模型能力的技术。传统的RAG方法使用直接从索引中检索到的数据，而高级RAG策略通过细分文档和生成假设问题等新方法来提高检索的精准度和上下文的保留。这篇文章将聚焦于Neo4j中实现这些策略的代码实现与实际应用。

2. 核心原理解析

典型RAG策略

• 传统方法：从索引中检索到的数据与索引的数据完全相同。

父检索器

• 细分数据：文档被划分为更小的部分，称为父和子文档。
• 检索策略：子文档用于更好地表示具体概念，而父文档则用于确保上下文保留。

假设问题

• 潜在问题生成：文档被处理以确定它们可能回答的问题。
• 索引策略：这些问题被索引用于更好地表示具体概念，同时检索父文档以确保上下文保留。

摘要策略

• 文档摘要：创建并索引文档的摘要，以代替全量文本。
• 检索策略：在RAG应用中，仍然检索父文档以确保上下文保留。

3. 代码实现演示(重点)

环境配置

OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
NEO4J_URI=<YOUR_NEO4J_URI>
NEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USERNAME>
NEO4J_PASSWORD=<YOUR_NEO4J_PASSWORD>

数据填充

以下脚本将文本文件dune.txt分段填充到Neo4j数据库中：

# ingest.py
import openai
from neo4j import GraphDatabase

client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

class Ingestor:
    def __init__(self, uri, user, password):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))

    def close(self):
        self.driver.close()

    def ingest_data(self, file_path):
        with self.driver.session() as session:
            with open(file_path, 'r') as f:
                text = f.read()
                # 细分文本为父子段落
                parent_chunks = ...  # 将文本分割为大块
                child_chunks = ...  # 将每个大块进一步细分

                for parent, children in zip(parent_chunks, child_chunks):
                    # 存储父子文档
                    session.run("CREATE (p:Parent {text: $text})", text=parent)
                    for child in children:
                        session.run("CREATE (c:Child {text: $text})<-[:HAS]-(p)", text=child)
                
                # 计算子节点嵌入并存储
                # for each child in children, compute and store embeddings

# 启动数据填充
ingestor = Ingestor(NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD)
ingestor.ingest_data('dune.txt')
ingestor.close()

使用示例

首先安装LangChain CLI：

pip install -U "langchain-cli[serve]"

接着创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package neo4j-advanced-rag

在现有项目中添加：

langchain app add neo4j-advanced-rag

在server.py文件中添加以下代码以配置路径：

from neo4j_advanced_rag import chain as neo4j_advanced_chain
from some_framework import add_routes

add_routes(app, neo4j_advanced_chain, path="/neo4j-advanced-rag")

启动服务:

langchain serve

应用在本地运行，访问地址为http://localhost:8000。

4. 应用场景分析

这种高级RAG策略特别适用于需要高精确度检索和上下文保留的应用场景，例如法律文件检索、问答系统和学术研究领域。

5. 实践建议

• 选择合适的分块策略：根据具体应用场景，选择适当的文档分块大小和重叠策略。
• 优化嵌入生成：考虑使用异步处理来提高嵌入生成的速率。
• 定期更新索引：确保索引的数据始终是最新的，以提高检索效果。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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