Diviser la pièce en actes

La conversion d'un texte non structuré en graphes lexicaux hiérarchiques est un processus itératif : on crée des scindeurs pour chaque entité lexicale, puis on scinde successivement selon chacune d'elles.

Dans cet exercice, vous allez concevoir un scindeur pour découper la pièce Roméo et Juliette en actes. Voici un aperçu de la structure de la pièce :

The Project Gutenberg eBook of Romeo and Juliet
This ebook is for the use of anyone anywhere in the United States...

**PROLOGUE:**

 Enter Chorus.

CHORUS.
Two households, both alike in dignity...

ACT I

SCENE I. A public place.
 Enter Sampson and Gregory armed with swords and bucklers.

SAMPSON.
Gregory, on my word, we'll not carry coals...
...

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Graph RAG avec LangChain et Neo4j

Instructions de l’exercice

Modifiez l'argument splitters pour scinder aussi le texte selon le motif \n\nACT.
Configurez act_splitter pour traiter la liste separators comme des expressions régulières.
Scindez romeo_and_juliet à l'aide de act_splitter.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

act_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
  separators=[ 
    r"\n\nTHE PROLOGUE.",
    r"\n\n\*\*\* END",
    # Split by the word ACT
    r"____"
  ],
  # Configure the patterns as regular expressions
  ____=True
)

# Split the play using act_splitter
acts = act_splitter.____(____)

for act in acts:
  print(act.strip().split("\n")[0])

Modifier et exécuter le code

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Apprenez comment Graph RAG peut améliorer la précision et la fiabilité des applications RAG! Stockez l'information comme nœuds et arêtes dans une base de données Neo4j, et donnez à votre LLM la capacité de l'interroger pour récupérer des renseignements sur les entités et leurs relations afin de fournir des réponses éclairées.

Exercise 1: Graphes et RAG Exercise 2: Créer des nœuds Exercise 3: Créer des relations Exercise 4: Enregistrer des documents de graphe Exercise 5: Interroger un graphe de connaissances Exercise 6: Rédiger des instructions Cypher Exercise 7: Exécuter des instructions Cypher Exercise 8: La clause MERGE Exercise 9: Graph RAG de texte vers Cypher avec Neo4j Exercise 10: Créer une chaîne text-to-Cypher Exercise 11: Chaîne de repérage Text-to-Cypher

Les applications Text-to-Cypher fonctionnent bien dans de nombreux cas, mais on peut faire mieux! Découvrez comment construire des bases de données graphe en utilisant différents modèles, dont les graphes lexicaux et de domaine. Créez des index de vecteurs Neo4j pour profiter du meilleur des deux mondes et exécuter simultanément la récupération graphe et la recherche vectorielle!

Exercise 1: Graphes lexicaux Exercise 2: Éléments d'un graphe lexical Exercise 3: Diviser la pièce en actes

Exercice en cours

Exercise 4: Créer un graphe lexical hiérarchique Exercise 5: Combiner les graphes lexicaux avec la recherche vectorielle Exercise 6: Créer des segments de texte Exercise 7: Créer un index vectoriel Exercise 8: Graphes de domaine Exercise 9: Créer une sortie structurée Exercise 10: Demander une sortie structurée Exercise 11: Fournir des exemples en few-shot Exercise 12: Créer une chaîne de récupération hybride Exercise 13: Fonctions lambda exécutables Exercise 14: Attribuer des valeurs supplémentaires à une entrée Exercise 15: Le dernier maillon de la chaîne

Même si les applications Graph RAG sont généralement plus fiables que celles à base de vecteurs, elles ne sont pas infaillibles. Dans ce chapitre, vous apprendrez à évaluer vos applications Graph RAG, à repérer les nœuds de graphe incorrects ou en double, et à intégrer une mémoire à long terme pour que les préférences des utilisateurs soient apprises au fil du temps.

Exercise 1: Résolution d'entités Exercise 2: Utiliser les entités extraites Exercise 3: Résolution d'entités basée sur un graphe Exercise 4: Évaluer le Graph RAG avec RAGAS Exercise 5: Créer une évaluation Ragas Exercise 6: Évaluer la récupération de contexte avec Ragas Exercise 7: Graphes de mémoire Exercise 8: Enregistrer la mémoire de conversation dans le graphe Exercise 9: Extraire des faits à partir d'historiques de conversation Exercise 10: Utiliser les faits extraits de la conversation Exercise 11: Félicitations !