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Crear un índice vectorial

Las propiedades 'text' de nuestros nodos Line son perfectas para generar embeddings que respondan preguntas abiertas sobre la obra.

Usa el almacén vectorial que proporciona langchain-neo4j para crear un índice vectorial a partir del embedding de la propiedad 'text' de los nodos Line.

Este ejercicio forma parte del curso

Graph RAG con LangChain y Neo4j

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa la clase correcta para crear un índice vectorial a partir de un grafo existente de nodos y relaciones.
  • Indica a la clase que guarde los embeddings en la propiedad de nodo 'embedding'.
  • Indica a la clase que cree embeddings a partir de la propiedad de nodo 'text'.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

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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