Crear fragmentos de texto

El texto de Romeo y Julieta se ha cargado en un grafo léxico con una estructura de actos y escenas, pero el texto sigue siendo demasiado grande para generar embeddings útiles. Completa el código para dividir el texto del Acto I, Escena I en fragmentos más pequeños, uno por cada línea.

La función visualize_graph() mostrará los nodos y las relaciones del documento del grafo.

Este ejercicio forma parte del curso

Graph RAG con LangChain y Neo4j

Instrucciones del ejercicio

Añade cada line_node al objeto graph_document.
Crea las relaciones HAS_LINE y SPOKEN_BY entre cada scene y line_node, y entre line_node y character, respectivamente, y añádelas a graph_document.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

graph_document = GraphDocument(nodes=[scene], relationships=[])
characters = {}

for i, line in enumerate(lines[20:40]): 
    character, text = get_character_and_line(line)

    line_node = Node(type="Line", id=f"{scene.id}-line-{i}", properties={"raw": line,"character": character, "text": text, "caption": f"{text[:15]}..."})

    if character not in characters:
        character_node = Node(type="Character", id=character, properties={"name": character})
        characters[character] = character_node
        graph_document.nodes.append(character_node)

    # Add nodes to the array
    graph_document.____.append(____)

    # Add relationship to the array
    graph_document.____.extend(
        [Relationship(source=scene, target=line_node, type="____"),
        Relationship(source=line_node, target=characters[character], type="SPOKEN_BY")]
    )

visualize_graph(graph_document)

Editar y ejecutar código

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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 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

Ejercicio actual

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!