グラフドキュメントを作成する
20世紀の著名な科学者についての段落が入った famous_scientists というドキュメントが用意されています。この演習では、LLM を使ってこの非構造化テキストデータを構造化されたグラフドキュメントへと変換します。
この演習はコースの一部です
LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)
演習の手順
- 応答ができるだけ決定的になるように設定した OpenAI のチャット LLM を定義します。
- LangChain のドキュメントをグラフドキュメントに変換するための LLM グラフトランスフォーマーをインスタンス化します。
llm_transformerを使って、テキストドキュメント（docs）をグラフドキュメントに変換します。
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。
# 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}")