Suddividere l'opera in Atti

Convertire testo non strutturato in grafi lessicali gerarchici è un processo iterativo che prevede di creare splitter per ciascuna entità lessicale e poi suddividere via via in base a ciascuna.

In questo esercizio progetterai uno splitter per dividere l'opera, Romeo and Juliet, in atti. Ecco un'anteprima della struttura dell'opera:

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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Istruzioni dell'esercizio

Aggiorna l'argomento splitters per suddividere il testo anche sul pattern \n\nACT.
Configura act_splitter in modo che tratti la lista separators come espressioni regolari.
Suddividi romeo_and_juliet usando act_splitter.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

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])

Modifica ed esegui il codice

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AvançadoNível de habilidade

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Scopri come Graph RAG può migliorare l’accuratezza e l’affidabilità delle applicazioni RAG! Memorizza le informazioni come nodi e archi in un database Neo4j e dai al tuo LLM la possibilità di interrogarlo, così potrà recuperare informazioni su entità e relazioni per fornire risposte più informate.

Exercise 1: Grafi e RAG Exercise 2: Creare nodi Exercise 3: Creare relazioni Exercise 4: Salvare i documenti del grafo Exercise 5: Interrogare un grafo della conoscenza Exercise 6: Scrivere istruzioni Cypher Exercise 7: Eseguire istruzioni Cypher Exercise 8: La clausola MERGE Exercise 9: Graph RAG da testo a Cypher con Neo4j Exercise 10: Creare una chain text-to-Cypher Exercise 11: Catena di recupero Text-to-Cypher

Le applicazioni Text-to-Cypher funzionano bene in molti casi, ma possiamo fare di meglio! Scopri come costruire database a grafo usando diversi modelli, inclusi i grafi lessicali e di dominio. Crea indici vettoriali in Neo4j per avere il meglio di entrambi i mondi ed eseguire recupero su grafo e vettoriale in parallelo!

Exercise 1: Grafi lessicali Exercise 2: Elementi di un grafo lessicale Exercise 3: Suddividere l'opera in Atti

Esercizio attuale

Exercise 4: Creare un grafo lessicale gerarchico Exercise 5: Combinare i grafi lessicali con la ricerca vettoriale Exercise 6: Creare chunk di testo Exercise 7: Creare un indice vettoriale Exercise 8: Grafi di dominio Exercise 9: Creare un output strutturato Exercise 10: Richiedere un output strutturato Exercise 11: Fornire esempi few-shot Exercise 12: Creare una catena di recupero ibrida Exercise 13: Lambda eseguibili Exercise 14: Assegnare valori aggiuntivi a un input Exercise 15: L’ultimo anello della catena

Sebbene le applicazioni Graph RAG siano in genere più affidabili delle RAG vettoriali, non sono infallibili. In questo capitolo imparerai a valutare le tue applicazioni Graph RAG, a individuare nodi di grafo errati o duplicati e a integrare una memoria a lungo termine per apprendere le preferenze dell’utente nel tempo.

Exercise 1: Risoluzione delle entità Exercise 2: Usare le entità estratte Exercise 3: Risoluzione di entità basata su grafo Exercise 4: Valutare Graph RAG con RAGAS Exercise 5: Creare una valutazione con Ragas Exercise 6: Valutare il recupero del contesto con Ragas Exercise 7: Grafi di memoria Exercise 8: Salvare la memoria della conversazione nel grafo Exercise 9: Estrarre fatti dalle cronologie di conversazione Exercise 10: Utilizzare i fatti estratti dalla conversazione Exercise 11: Congratulazioni!