手把手教你用LangChain和Neo4j快速创建RAG应用

摘要

本文介绍了如何使用Neo4j Aura和Neo4j Desktop结合LangChain框架来构建高效的检索增强生成（RAG）应用，并存储向量索引。通过集成原生向量搜索功能，Neo4j为RAG应用提供了更强大的支持。

1. 云服务部署

使用云服务Neo4j Aura时，需先创建实例并记录凭证信息。利用OpenAI的嵌入技术，将文章内容导入Neo4j Aura并移除不必要的元数据。代码示例展示了如何将嵌入向量导入Neo4j实例并检索相关块。通过Neo4j界面可以查看向量索引等详细信息。

2. 本地部署

在本地部署时，操作简单，只需更新数据库的凭证信息。Neo4j Desktop允许在本地环境中运行应用程序，其余步骤与云服务部署相同。

3. 总结

Neo4j整合了向量搜索功能，提升了对RAG应用的支持，加强了处理非结构化文本数据的能力。本文详细介绍了利用Neo4j Aura和Neo4j Desktop存储向量索引的过程，并展示了如何构建高效的RAG应用。

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文章来源：

AI科技论谈

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