Začněte nyníZačněte zdarma

Extrakce faktů z historie konverzací

Čas posunout historii konverzací na vyšší úroveň! Definuješ třídy pydantic pro strukturovanou extrakci faktů z historií konverzací.

Toto připraví půdu pro poslední cvičení kurzu, ve kterém samotnou extrakci skutečně provedeš.

Potřebné třídy z pydantic jsou již naimportovány a objekt llm je také připraven.

Toto cvičení je součástí kurzu

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Definuj třídu ConversationFact v pydantic pro extrakci faktů z konverzace; zahrň pole object, subject, relationship a session_id, která odpovídají uvedeným popisům.
  • Definuj třídu ConversationFacts v pydantic pro vytváření seznamů objektů ConversationFact.
  • Navař strukturovaný výstupní formát na poskytnutý llm.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define the ConversationFact with the correct fields
class ____(____):
    """
    A class that holds the facts from a conversation in a format of object, subject, predicate.

    For example, if the conversation includes the fact that the user likes ice creamthe facts would be:
    - object: "Adam"
    - subject: "ice cream"
    - relationship: "LIKES"
    The class also includes a session ID to identify the conversation.
    """
    ____: str = Field(description="The session ID of the conversation.")
    ____: str = Field(description="The object of the fact. For example, 'Adam' ")
    ____: str = Field(description="The subject of the fact. For example, 'Ice cream'")
    ____: str = Field(description="The relationship between the object and the subject.  This should be a single word verb in upper case. For example, 'LIKES' or 'OWNS'")

# Define a ConversationFacts class for creating lists of ConversationFact objects
class ____(____):
    """A class that holds a list of ConversationFact objects."""
    facts: list[____] = Field(description="A list of ConversationFact objects.")

# Bind the output to the llm provided
llm_with_output = llm.____(____)
Upravit a spustit kód