Tworzenie strukturalnego wyjścia

Strukturalne wyjścia to klucz do uzyskiwania spójnych odpowiedzi z dużych modeli językowych — co ma ogromne znaczenie w wielu zastosowaniach.

W tym ćwiczeniu użyjesz biblioteki pydantic, aby zdefiniować właściwości opisujące postać z Romea i Julii za pomocą klasy Character. W następnym ćwiczeniu wykorzystasz ją do wyodrębniania postaci jako strukturalnych wyjść z fragmentu sztuki.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Graph RAG z LangChain i Neo4j

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz klasę Character, która rozszerza odpowiednią klasę bazową z pydantic.
Zdefiniuj właściwość name tej klasy.
Zdefiniuj opcjonalną właściwość family, która obsłuży postacie, których przynależność rodzinna może być nieznana.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional

# Inherit the correct pydantic class
class Character(____):
	# Describe the name property
	name: str = ____(description="The full name of the character")                
	# Set family to optional
	____: Optional[str] = Field(description="The name of the family they belong to")

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 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

Bieżące ćwiczenie

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!