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Spring AI 中的 Neo4j 向量数据库集成了 Neo4j 基于图的向量功能，提供向量存储和搜索能力。

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概述

Neo4j 向量数据库支持：
  • 基于图的向量存储
  • 关系感知搜索
  • 实时向量操作
  • 图分析集成

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特性

基于图

图向量存储

关系

关系感知搜索

实时

实时操作

分析

图分析

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实现

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基本设置

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-neo4j-vectordb</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>

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配置

# Neo4j 向量数据库配置
spring.ai.neo4j.vectordb.enabled=true
spring.ai.neo4j.vectordb.uri=bolt://localhost:7687
spring.ai.neo4j.vectordb.username=neo4j
spring.ai.neo4j.vectordb.password=password
spring.ai.neo4j.vectordb.database=vectordb

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用法

@Service
public class Neo4jVectorService {
    private final Neo4jVectorClient vectorClient;

    public Neo4jVectorService(Neo4jVectorClient vectorClient) {
        this.vectorClient = vectorClient;
    }

    public void storeVector(String id, float[] vector, Map<String, Object> metadata) {
        vectorClient.store(id, vector, metadata);
    }

    public List<SearchResult> searchSimilar(float[] queryVector, int k) {
        return vectorClient.search(queryVector, k);
    }
}

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向量操作

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1. 向量存储

@Configuration
public class Neo4jVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage neo4jVectorStorage(Neo4jVectorProperties properties) {
        return new Neo4jVectorStorage(properties);
    }
}

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2. 相似性搜索

@Configuration
public class Neo4jSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch neo4jSimilaritySearch(Neo4jVectorProperties properties) {
        return new Neo4jSimilaritySearch(properties);
    }
}

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3. 图操作

@Service
public class GraphService {
    private final Neo4jVectorClient vectorClient;

    public void createVectorNode(String id, float[] vector) {
        vectorClient.createNode(id, vector);
    }

    public void createRelationship(String fromId, String toId, String type) {
        vectorClient.createRelationship(fromId, toId, type);
    }
}

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高级特性

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自定义节点配置

@Configuration
public class NodeConfig {
    @Bean
    public NodeConfig nodeConfig() {
        return NodeConfig.builder()
            .label("Vector")
            .properties(Arrays.asList("id", "vector", "metadata"))
            .build();
    }
}

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索引管理

@Configuration
public class IndexConfig {
    @Bean
    public IndexConfig indexConfig() {
        return IndexConfig.builder()
            .name("vector_index")
            .type(IndexType.VECTOR)
            .dimension(1536)
            .build();
    }
}

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监控

management.endpoints.web.exposure.include=neo4j-vectordb
management.endpoint.neo4j-vectordb.enabled=true

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最佳实践

使用 Neo4j 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：
  • 图设计：设计高效的图结构
  • 索引管理：优化索引配置
  • 关系策略：实施有效的关系
  • 资源管理：配置资源分配
  • 监控：设置全面的监控

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故障排除

常见问题及解决方案：
  1. 连接问题
    • 验证连接 URI
    • 检查身份验证
    • 查看网络设置
  2. 性能问题
    • 优化图结构
    • 调整索引配置
    • 查看查询模式
  3. 存储问题
    • 监控图大小
    • 执行清理
    • 查看保留策略

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