Graph RAG avec filtrage

Dans les graphes vastes et complexes, les LLM ont parfois de la difficulté à déduire avec précision les nœuds et relations les plus pertinents pour construire la requête Cypher. Très souvent, vous n'aurez besoin que d'une partie du graphe ; exclure certains types de nœuds facilitera non seulement la création correcte de la requête Cypher par le LLM, mais améliorera aussi la latence de la requête.

La base de données de graphe avec laquelle vous travaillez est accessible sous le nom graph.

Cette activité fait partie du cours

Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain

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Instructions de l’exercice

Créez une chaîne de questions-réponses sur graphe qui interroge la base graph tout en ignorant les nœuds de type "Concept" ; un llm a été défini pour vous, et vous devez paramétrer verbose=True.
Appelez graph_qa_chain avec l'entrée fournie.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create the graph QA chain excluding Concept
graph_qa_chain = ____

# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who was Marie Curie married to?"})
print(f"Final answer: {result['result']}")

Modifier et exécuter le code