Wykonywanie instrukcji Cypher

Masz do dyspozycji graf zawierający dane o osobach i firmach. Schemat grafu został wyświetlony — widać w nim węzły typu Person i Company oraz relację WORKS_FOR łączącą te dwa typy węzłów.

Instrukcja Cypher, która wyszukuje węzeł (:Person) o właściwości name równej parametrowi $name i zwraca właściwość name firmy, dla której ta osoba pracuje, jest dostępna jako cypher.

Wykonaj tę instrukcję Cypher na graph, aby sprawdzić, gdzie pracuje Jo Cornelissen.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Graph RAG z LangChain i Neo4j

Instrukcje do ćwiczenia

Wykonaj instrukcję Cypher zapisaną w zmiennej cypher na graph.
Wyodrębnij 'company' z każdego wyniku, aby zwrócić dopasowane firmy.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

cypher = """MATCH (p:Person {name: $name})-[:WORKS_FOR]->(c:Company)
RETURN c.name AS company"""

# Execute the Cypher statement
result = graph.____(____, {"name": "Jo Cornelissen"})

# Extract the company 
for row in result:
    print(row[____])

Edytuj i uruchom kod

To ćwiczenie jest częścią kursu

Graph RAG z LangChain i Neo4j

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

Rozpocznij kurs za darmo

Poznaj Graph RAG i sprawdź, jak poprawia dokładność oraz niezawodność aplikacji RAG! Przechowuj informacje jako węzły i krawędzie w bazie Neo4j, a następnie daj swojemu dużemu modelowi językowemu możliwość odpytywania bazy — aby pobierał informacje o encjach i relacjach i udzielał trafnych odpowiedzi.

Exercise 1: Grafy i RAG Exercise 2: Tworzenie węzłów Exercise 3: Tworzenie relacji Exercise 4: Zapisywanie dokumentów grafu Exercise 5: Odpytywanie grafu wiedzy Exercise 6: Pisanie zapytań w Cypher Exercise 7: Wykonywanie instrukcji Cypher

Bieżące ćwiczenie

Exercise 8: Klauzula MERGE Exercise 9: Graph RAG z Neo4j: od tekstu do Cypher Exercise 10: Budowanie łańcucha text-to-Cypher Exercise 11: Łańcuch pobierania danych text-to-Cypher

Aplikacje text-to-Cypher sprawdzają się w wielu sytuacjach, ale możemy zrobić jeszcze więcej! Odkryj, jak budować bazy grafowe przy użyciu różnych modeli grafowych — w tym grafów leksykalnych i dziedzinowych. Twórz indeksy wektorowe w Neo4j, by korzystać z zalet obu podejść i uruchamiać wyszukiwanie grafowe oraz wektorowe jednocześnie!

Exercise 1: Grafy leksykalne Exercise 2: Elementy grafu leksykalnego Exercise 3: Podział sztuki na akty Exercise 4: Tworzenie hierarchicznego grafu leksykalnego Exercise 5: Łączenie grafów leksykalnych z wyszukiwaniem wektorowym Exercise 6: Tworzenie fragmentów tekstu Exercise 7: Tworzenie indeksu wektorowego Exercise 8: Grafy domenowe Exercise 9: Tworzenie strukturalnego wyjścia Exercise 10: Żądanie ustrukturyzowanego wyjścia Exercise 11: Podawanie przykładów few-shot Exercise 12: Tworzenie hybrydowego łańcucha pobierania danych Exercise 13: Uruchamialne funkcje lambda Exercise 14: Przypisywanie dodatkowych wartości do wejścia Exercise 15: Ostatnie ogniwo łańcucha

Choć aplikacje Graph RAG są na ogół bardziej niezawodne niż wektorowy RAG, nie są bezbłędne. W tym rozdziale nauczysz się oceniać aplikacje Graph RAG, wykrywać nieprawidłowe lub zduplikowane węzły grafu oraz integrować pamięć długoterminową, dzięki której model będzie uczyć się preferencji użytkownika z biegiem czasu.

Exercise 1: Rozwiązywanie konfliktów encji Exercise 2: Wykorzystywanie wyodrębnionych encji Exercise 3: Rozwiązywanie konfliktów encji na podstawie grafu Exercise 4: Ocena Graph RAG za pomocą RAGAS Exercise 5: Tworzenie ewaluacji w Ragas Exercise 6: Ocena pobierania kontekstu za pomocą Ragas Exercise 7: Grafy pamięci Exercise 8: Zapisywanie pamięci konwersacji w grafie Exercise 9: Ekstrakcja faktów z historii konwersacji Exercise 10: Korzystanie z wyodrębnionych faktów z rozmowy Exercise 11: Gratulacje!