简介

人类擅长自然语言，却不擅长数字；计算机擅长数字，却不擅长自然语言。那么，我们如何将计算机用于需要理解自然语言的任务呢？假设有一个包含电影的 Neo4j 数据库，如果您的兴趣是用文字表达的，我们如何查询它以找出最符合您兴趣的电影？例如，哪些电影是关于对美国意大利黑手党的探索？哪些电影与一个罪犯因爱而改变有关？哪些电影彼此相似？

Neo4j 的向量索引允许您检索与其他节点和关系相似，或与给定文本提示相关的节点和关系。然而，向量索引不适用于自然语言表达的文本：它们需要将文本转换为数字列表。这些列表称为嵌入，它们试图用数值编码文本的含义。通过向量索引，数据库可以根据图实体的嵌入快速匹配它们。

例如，下图显示了电影卑鄙的我的标题和情节及其对应的嵌入。

本教程使用推荐数据集，其中包含电影以及执导或参演这些电影的人物。

您将了解如何设置环境，在电影节点上创建嵌入（包括使用免费和开源库以及外部 AI 提供商），创建向量索引，以及根据大致描述或相似电影查询数据库中的电影。

本指南有以下要求：