Začněte nyníZačněte zdarma

Vytvoření vektorového indexu

Vlastnosti 'text' na uzlech Line jsou ideální pro generování embeddingů, které odpovídají na otevřené otázky o dané hře.

Použij vektorové úložiště z langchain-neo4j a vytvoř vektorový index tak, že embedduješ vlastnost 'text' uzlů Line.

Toto cvičení je součástí kurzu

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Použij správnou třídu pro vytvoření vektorového indexu z existujícího grafu uzlů a vztahů.
  • Nastav třídu tak, aby ukládala embeddingy do vlastnosti uzlu 'embedding'.
  • Nastav třídu tak, aby vytvářela embeddingy z vlastnosti uzlu 'text'.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

from langchain_neo4j import Neo4jVector

# Create a vector store from the existing graph
line_retriever = ____.from_existing_graph(
    embedding=embeddings,
    url=NEO4J_URL, username=NEO4J_USERNAME, password=NEO4J_PASSWORD,
    index_name="lines_index",
    node_label="Line",
    # Set the embedding and text node properties
    ____="embedding",
    ____=["text"],
)

results = line_retriever.similarity_search_with_score("Biting a finger", k=3)

for result in results:
    print(result[0].page_content)
Upravit a spustit kód