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Créer des documents graphiques

Un document nommé famous_scientists vous est fourni ; il contient un paragraphe sur des scientifiques célèbres du XXe siècle. Dans cet exercice, vous allez transformer ce texte non structuré en documents graphiques structurés à l’aide d’LLMs !

Cet exercice fait partie du cours

Retrieval Augmented Generation (RAG) avec LangChain

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Instructions

  • Définissez un chat LLM OpenAI qui produira des réponses aussi déterministes que possible.
  • Instanciez un transformeur de graphe LLM pour convertir des documents LangChain en documents graphiques.
  • Convertissez les documents texte (docs) en documents graphiques à l’aide de llm_transformer.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Define the LLM
llm = ____(api_key="", model="gpt-4o-mini", ____)

# Instantiate the LLM graph transformer
llm_transformer = ____

# Convert the text documents to graph documents
graph_documents = ____
print(f"Derived Nodes:\n{graph_documents[0].nodes}\n")
print(f"Derived Edges:\n{graph_documents[0].relationships}")
Modifier et exécuter le code