Guardar documentos de grafo

Ahora tienes tres nodos y dos relaciones en tu aplicación, pero de momento solo están en memoria.

En este ejercicio, te conectarás a tu instancia de Neo4j (que ya está iniciada) y guardarás los nodos y las relaciones en la base de datos.

Este ejercicio forma parte del curso

Graph RAG con LangChain y Neo4j

Instrucciones del ejercicio

Conéctate a la base de datos de Neo4j usando las credenciales proporcionadas.
Crea un documento de grafo a partir de los nodos (book, jesus, jim) y las relaciones (written_by_jesus, written_by_jim) definidas.
Guarda el documento de grafo en la base de datos.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Connect to the Neo4j Database
graph = ____(url=NEO4J_URL, username=NEO4J_USERNAME, password=NEO4J_PASSWORD)

# Define the collection of graph documents
graph_document = ____(
    ____=[book, jesus, jim], 
    ____=[written_by_jesus, written_by_jim]
)

# Save the data to your graph
graph.____([graph_document])

graph.refresh_schema()
print(graph.schema)

Editar y ejecutar código

Este ejercicio forma parte del curso

Graph RAG con LangChain y Neo4j

AvanzadoNivel de habilidad

4.8+

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Aprende cómo Graph RAG puede mejorar la precisión y la fiabilidad de las aplicaciones RAG. Almacena información como nodos y aristas en una base de datos Neo4j y dale a tu LLM la capacidad de consultarla para recuperar información de entidades y relaciones y así ofrecer respuestas fundamentadas.

Exercise 1: Grafos y RAG Exercise 2: Crear nodos Exercise 3: Crear relaciones Exercise 4: Guardar documentos de grafo

Ejercicio actual

Exercise 5: Consultar un grafo de conocimiento Exercise 6: Escribir sentencias Cypher Exercise 7: Ejecutar sentencias Cypher Exercise 8: La cláusula MERGE Exercise 9: Graph RAG de texto a Cypher con Neo4j Exercise 10: Crear una cadena de text-to-Cypher Exercise 11: Cadena de recuperación de Text-to-Cypher

Las aplicaciones de Text-to-Cypher funcionan bien en muchos casos, ¡pero podemos ir un paso más allá! Descubre cómo construir bases de datos de grafos usando distintos modelos de grafo, incluidos los grafos léxicos y de dominio. Crea índices vectoriales en Neo4j para tener lo mejor de ambos mundos y ejecutar a la vez recuperación por grafo y por vectores.

Exercise 1: Grafos léxicos Exercise 2: Elementos de un grafo léxico Exercise 3: Dividir la obra en actos Exercise 4: Creación de un grafo léxico jerárquico Exercise 5: Combinar grafos léxicos con búsqueda vectorial Exercise 6: Crear fragmentos de texto Exercise 7: Crear un índice vectorial Exercise 8: Grafos de dominio Exercise 9: Crear una salida estructurada Exercise 10: Solicitar una salida estructurada Exercise 11: Proporcionar ejemplos few-shot Exercise 12: Crear una cadena de recuperación híbrida Exercise 13: Lambdas ejecutables (runnables)Exercise 14: Asignar valores adicionales a una entrada Exercise 15: El último eslabón de la cadena

Aunque las aplicaciones de Graph RAG suelen ser más fiables que las de vector RAG, no son infalibles. En este capítulo aprenderás a evaluar tus aplicaciones de Graph RAG, detectar nodos de grafo incorrectos o duplicados e integrar memoria a largo plazo para que las preferencias del usuario se aprendan con el tiempo.

Exercise 1: Resolución de entidades Exercise 2: Usar entidades extraídas Exercise 3: Resolución de entidades basada en grafos Exercise 4: Evaluar Graph RAG con RAGAS Exercise 5: Creando una evaluación con Ragas Exercise 6: Evaluar la recuperación de contexto con Ragas Exercise 7: Grafos de memoria Exercise 8: Guardar la memoria de la conversación en el grafo Exercise 9: Extraer hechos de historiales de conversación Exercise 10: Usar los hechos extraídos de la conversación Exercise 11: ¡Enhorabuena!