Neo4j GraphRAG
Neo4j GraphRAG 是一个用于使用 Neo4j 和 Python 构建图检索增强生成 (GraphRAG) 应用程序的 Python 包。作为一个第一方库，它提供了一个强大、功能丰富且高性能的解决方案，并有 Neo4j 直接提供的长期支持和维护保证。它原生提供了一个 Qdrant 检索器，用于搜索存储在 Qdrant 集合中的向量。
安装
pip install neo4j-graphrag[qdrant]
使用方法
使用 Neo4j 和 Qdrant 的向量查询示例如下：
from neo4j import GraphDatabase
from neo4j_graphrag.retrievers import QdrantNeo4jRetriever
from qdrant_client import QdrantClient
from examples.embedding_biology import EMBEDDING_BIOLOGY
NEO4J_URL = "neo4j://localhost:7687"
NEO4J_AUTH = ("neo4j", "password")
with GraphDatabase.driver(NEO4J_URL, auth=NEO4J_AUTH) as neo4j_driver:
retriever = QdrantNeo4jRetriever(
driver=neo4j_driver,
client=QdrantClient(url="http://localhost:6333"),
collection_name="{collection_name}",
id_property_external="neo4j_id",
id_property_neo4j="id",
)
retriever.search(query_vector=[0.5523, 0.523, 0.132, 0.523, ...], top_k=5)
或者，您可以使用任何 Langchain 嵌入提供商，自动将文本查询向量化。
from langchain_huggingface.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from neo4j import GraphDatabase
from neo4j_graphrag.retrievers import QdrantNeo4jRetriever
from qdrant_client import QdrantClient
NEO4J_URL = "neo4j://localhost:7687"
NEO4J_AUTH = ("neo4j", "password")
with GraphDatabase.driver(NEO4J_URL, auth=NEO4J_AUTH) as neo4j_driver:
embedder = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
retriever = QdrantNeo4jRetriever(
driver=neo4j_driver,
client=QdrantClient(url="http://localhost:6333"),
collection_name="{collection_name}",
id_property_external="neo4j_id",
id_property_neo4j="id",
embedder=embedder,
)
retriever.search(query_text="my user query", top_k=10)