向量数据库

APOC 提供了这组过程，利用 Rest API 与向量数据库交互。

  • apoc.vectordb.qdrant.*（与 Qdrant 交互）

  • apoc.vectordb.chroma.*（与 Chroma 交互）

  • apoc.vectordb.weaviate.*（与 Weaviate 交互）

  • apoc.vectordb.custom.*（与其他向量数据库交互）。

  • apoc.vectordb.configure（将主机、凭据和映射存储到系统数据库中）

除apoc.vectordb.configure之外的所有过程都可以将一个配置映射作为最后一个参数，其中包含以下可选参数。

表 1. 配置参数

键

描述

headers

其他 HTTP 标头

method

HTTP 方法

endpoint

端点键，可用于覆盖通过过程的第一个参数创建的默认端点，以处理潜在的端点更改。

body

HTTP 请求体

jsonPath

自定义 JSONPath 响应解析。默认值为null。

除了上述配置之外，apoc.vectordb.<type>.get 和 apoc.vectordb.<type>.query 过程可以具有以下其他参数。

表 2. embeddingConfig 参数

键

描述

mapping

用于获取关联的实体并可选地创建它们。请参阅下面的示例。

allResults

如果为真，则返回向量、元数据和文本（如果存在），否则为这些列返回 null 值。

vectorKey, metadataKey, scoreKey, textKey

与apoc.vectordb.custom.get过程一起使用。为了让过程知道restAPI中的哪个键（如果存在）对应于应分别填充为向量/元数据/分数/文本结果的键。默认值为“vector”、“metadata”、“score”、“text”。请参见下面的示例。

字段

要返回的字段列表，必须为apoc.vectordb.weaviate.query、apoc.vectordb.milvus.get和apoc.vectordb.milvus.query指定。

除了在fields参数中指定的字段之外，mapping配置中定义的metadataKey中存在的键也将被添加。如果fields参数不存在，则过程将返回mapping配置中定义的metadataKey中指定的字段。

如果fields和metadataKey参数都缺失或为空，则上述过程将返回错误。

临时过程

有关特定向量数据库过程的更多详细信息，请参阅以下页面

存储向量数据库信息（即apoc.vectordb.configure）

我们可以在系统数据库中保存一些信息以供以后重用，即主机、登录凭据和映射，这些信息将在*.get和.*query过程中使用，但apoc.vectordb.custom.get除外。

因此，要存储向量信息，我们可以执行CALL apoc.vectordb.configure(vectorName, keyConfig, databaseName, $configMap)，其中vectorName可以是“QDRANT”、“CHROMA”、“PINECONE”、“MILVUS”或“WEAVIATE”，分别表示要由apoc.vectordb.qdrant.、apoc.vectordb.chroma.和apoc.vectordb.weaviate.*重用的信息。

然后keyConfig是配置名称，databaseName是将设置配置的数据库，

最后是configMap，它可以包含

  • host是主机基本名称

  • credentialsValue是API密钥

  • mapping是一个映射，可由apoc.vectordb.*.getAndUpdate和apoc.vectordb.*.queryAndUpdate过程使用

    注意

    此过程仅可由具有管理员权限的用户针对系统数据库执行

例如

// -- within the system database or using the Cypher clause `USE SYSTEM ..` as a prefix
CALL apoc.vectordb.configure('QDRANT', 'qdrant-config-test', 'neo4j',
  {
    mapping: { embeddingKey: "vect", nodeLabel: "Test", entityKey: "myId", metadataKey: "foo" },
    host: 'custom-host-name',
    credentials: '<apiKey>'
}
)

然后我们可以执行例如以下过程（在neo4j数据库中）

CALL apoc.vectordb.qdrant.query('qdrant-config-test', 'test_collection', [0.2, 0.1, 0.9, 0.7], {}, 5)

而不是

CALL apoc.vectordb.qdrant.query($host, 'test_collection', [0.2, 0.1, 0.9, 0.7], {}, 5,
{ mapping: {
    embeddingKey: "vect",
    nodeLabel: "Test",
    entityKey: "myId",
    metadataKey: "foo"
  },
  headers: {Authorization: 'Bearer <apiKey>'},
  endpoint: 'custom-host-name'
})