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Einen Vektorindex erstellen

Die 'text'-Eigenschaften unserer Line-Knoten eignen sich perfekt, um Embeddings zu erzeugen, die offene Fragen zum Stück beantworten.

Verwende den von langchain-neo4j bereitgestellten Vektorspeicher, um einen Vektorindex zu erstellen, indem du die 'text'-Eigenschaft der Line-Knoten einbettest.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Graph RAG mit LangChain und Neo4j</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende die richtige Klasse, um aus einem vorhandenen Graphen aus Knoten und Beziehungen einen Vektorindex zu erstellen.
  • Weise die Klasse an, die Embeddings in der Knoten-Eigenschaft 'embedding' zu speichern.
  • Weise die Klasse an, Embeddings aus der Knoten-Eigenschaft 'text' zu erstellen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

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)
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