简介

人类擅长自然语言，却在数字方面力不从心；电脑擅长数字，却在自然语言上吃力。那么，我们该如何利用电脑来完成需要自然语言理解的任务呢？如果有一个包含电影的 Neo4j 数据库，如何用文字表达的兴趣去查询出最匹配的电影？例如，哪些电影是关于 an exploration of italian mafias in america 的？哪些电影与 a criminal is changed through love 有关联？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。 但向量索引不能直接处理自然语言文本：它们需要将文本转换为数字列表。这些列表称为 嵌入，旨在以数值方式编码文本的含义。借助向量索引，数据库可以基于嵌入快速匹配图实体。

例如，下图展示了电影 Despicable Me 的标题、情节以及对应的嵌入。

本教程使用 recommendations 数据集，其中包含电影以及导演或出演这些电影的人。

您将学习如何设置环境、在电影节点上创建嵌入（使用免费开源库以及外部 AI 提供商），创建向量索引，并根据模糊描述或相似电影查询数据库中的电影。