लैक्सिकल ग्राफ के तत्त्व

डायग्राम एक ग्राफ दिखाता है जिसमें लैक्सिकल ग्राफ के तत्त्वों और रॉ टेक्स्ट से निकाली गई एंटिटीज़ का संयोजन है.

सूची में से वे एंटिटीज़ चुनें जो लैक्सिकल ग्राफ का हिस्सा बनती हैं.

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LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG

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सीखिए कि Graph RAG कैसे RAG ऐप्लिकेशंस की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ा सकता है! जानकारी को Neo4j डेटाबेस में नोड्स और एजेज़ के रूप में स्टोर करें, और अपने LLM को इसे क्वेरी करने की क्षमता दें ताकि वह एंटिटी और रिलेशनल जानकारी रिट्रीव करके सूचित उत्तर दे सके।

Exercise 1: ग्राफ़ और RAG Exercise 2: नोड बनाना Exercise 3: रिलेशनशिप बनाना Exercise 4: ग्राफ डॉक्यूमेंट्स सेव करना Exercise 5: नॉलेज ग्राफ को क्वेरी करना Exercise 6: Cypher स्टेटमेंट लिखना Exercise 7: Cypher स्टेटमेंट्स चलाना Exercise 8: MERGE क्लॉज़Exercise 9: Text-to-Cypher Graph RAG with Neo4j Exercise 10: Text-to-Cypher चेन बनाना Exercise 11: Text-to-Cypher रिट्रीवल चेन

Text-to-Cypher ऐप्लिकेशंस कई परिस्थितियों में अच्छी तरह काम करते हैं, लेकिन हम उससे बेहतर कर सकते हैं! जानिए कि लेक्सिकल और डोमेन ग्राफ़ सहित अलग-अलग ग्राफ़ मॉडलों का उपयोग करके ग्राफ डेटाबेस कैसे बनाएँ। Neo4j वेक्टर इंडेक्स बनाइए ताकि आप दोनों दुनियाओं का सबसे अच्छा लाभ उठा सकें और ग्राफ तथा वेक्टर रिट्रीवल को एक साथ चला सकें!

Exercise 1: Lexical ग्राफ़Exercise 2: लैक्सिकल ग्राफ के तत्त्व

वर्तमान अभ्यास

Exercise 3: नाटक को Acts में बाँटना Exercise 4: एक श्रेणीबद्ध लेक्सिकल ग्राफ बनाना Exercise 5: लेक्सिकल ग्राफ़ को वेक्टर सर्च के साथ जोड़ना Exercise 6: टेक्स्ट चंक्स बनाना Exercise 7: वेक्टर इंडेक्स बनाना Exercise 8: डोमेन ग्राफ़Exercise 9: स्ट्रक्चर्ड आउटपुट बनाना Exercise 10: Structured आउटपुट का अनुरोध करना Exercise 11: Few-shot उदाहरण देना Exercise 12: हाइब्रिड रिट्रीवल चेन बनाना Exercise 13: Runnable lambdas Exercise 14: इनपुट में अतिरिक्त वैल्यू असाइन करना Exercise 15: चेन की अंतिम कड़ी

हालाँकि Graph RAG ऐप्लिकेशंस आमतौर पर vector RAG से ज़्यादा भरोसेमंद होते हैं, वे पूरी तरह अचूक नहीं हैं। इस अध्याय में, आप अपने Graph RAG ऐप्लिकेशंस का मूल्यांकन करना, गलतीपूर्ण या डुप्लिकेट ग्राफ नोड्स पहचानना, और लॉन्ग-टर्म मेमोरी इंटीग्रेट करना सीखेंगे ताकि समय के साथ यूज़र प्रेफरेंसेज़ सीखी जा सकें।

Exercise 1: एंटिटी रेज़ोल्यूशन Exercise 2: निकाली गई entities का उपयोग Exercise 3: ग्राफ़-आधारित एंटिटी रेज़ोल्यूशन Exercise 4: RAGAS के साथ Graph RAG का मूल्यांकन Exercise 5: Ragas इवैल्यूएशन बनाना Exercise 6: Ragas के साथ कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल का मूल्यांकन Exercise 7: मेमोरी ग्राफ़Exercise 8: ग्राफ में कन्वर्सेशन मेमोरी सेव करना Exercise 9: कन्वरसेशन हिस्ट्री से फैक्ट्स निकालना Exercise 10: निकाले गए बातचीत तथ्यों का उपयोग Exercise 11: बधाई हो!