Cypherクエリを検証する
LLMがCypherクエリを生成する際、参照用としてグラフのスキーマ情報が提供されますが、だからといって生成されたクエリが必ずしもスキーマを完璧に反映するとは限りません。処理の正確さを高めるには、生成されたクエリをスキーマと照合して検証し、修正をかける手法が有効です。これは特に、誤ったリレーションシップの向きを補正する役割を果たします。
この演習はコースの一部です
LangChainで学ぶ検索拡張生成（RAG）
演習の手順
graphデータベースに対してクエリを実行するGraphQAChainを作成してください。その際、生成されたCypherクエリを検証するステップを含めてください。llmはすでに定義されているので、verbose=Trueを設定してください。- すでに入った入力を使って
graph_qa_chainを呼び出してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the graph QA chain, validating the generated Cypher query
graph_qa_chain = ____
# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who won the Nobel Prize In Physics?"})
print(f"Final answer: {result['result']}")