체인을 잇는 Graph RAG 방식!
이제 모든 요소를 모아 Graph RAG QA 체인을 만들어 보세요! 이 장 전반에 걸쳐 사용하던 동일한 graph(일부 노드와 관계는 달라질 수 있음)가 제공되며, 이를 또 다른 LLM과 연결해 Cypher 쿼리를 생성하고 자연어 응답을 반환하게 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
LangChain을 활용한 RAG(검색 증강 생성)
연습 안내
- OpenAI chat 모델과 이전에 만든
graph를 사용해 Graph Cypher QA 체인을 생성하세요. - 제공된 입력으로 체인을 호출하세요.
- 반환된 딕셔너리에서
result의 텍스트를 추출해 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the Graph Cypher QA chain
graph_qa_chain = ____.____(
____=ChatOpenAI(api_key="", model="gpt-4o-mini", temperature=0), ____, verbose=True
)
# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who discovered the element Radium?"})
# Print the result text
print(f"Final answer: {result['____']}")