为了解决高效存储和查询大规模嵌入向量的问题，Neo4j作为一款强大的图数据库提供了Neo4jVectorStore模块。这个模块允许我们在Neo4j中创建和管理向量索引，支持高效的向量查询和检索。在本文中，我们将介绍如何使用Neo4jVectorStore，并提供具体的示例代码。

安装

首先，你需要安装llama-index-vector-stores-neo4jvector库：

pip install llama-index-vector-stores-neo4jvector

初始化Neo4jVectorStore

以下是如何初始化Neo4jVectorStore的示例代码：

from llama_index.vector_stores.neo4jvector import Neo4jVectorStore

username = "neo4j"
password = "pleaseletmein"
url = "bolt://localhost:7687"
embed_dim = 1536

neo4j_vector = Neo4jVectorStore(username, password, url, embed_dim)

创建新的索引

要在Neo4j中创建新的向量索引，可以使用以下代码：

neo4j_vector.create_new_index()

该方法会构建一个Cypher查询并执行它，以在Neo4j中创建一个新的向量索引。

检索现有索引

你可以通过以下方法检查Neo4j数据库中是否存在某个向量索引：

exists = neo4j_vector.retrieve_existing_index()
if exists:
    print(f"Index exists with embedding dimension: {exists}")
else:
    print("Index does not exist")

查询数据库

你还可以直接对Neo4j数据库执行Cypher查询，并获取查询结果：

query = "MATCH (n) RETURN n LIMIT 10"
results = neo4j_vector.database_query(query)
for record in results:
    print(record)

可能遇到的错误

1. 认证失败: 如果用户名或密码错误，连接Neo4j数据库时会失败。请确保你的凭据正确。
2. 连接错误: 请确保Neo4j数据库正在运行，并且URL正确。
3. 索引创建失败: 在创建新索引时，可能会因为数据库配置或现有索引冲突而失败。请检查日志以获取详细信息。

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参考资料

• Neo4j 官方文档
• llama-index-vector-stores-neo4jvector 源码
• 使用中专API地址