Wykorzystywanie wyodrębnionych encji

Sekcja Dramatis Personæ tekstu opisuje postacie w sztuce i można ją traktować jako wyczerpujące źródło informacji. Zawiera też bogate dane o relacjach osobistych między postaciami.

 Dramatis Personæ

ESCALUS, Prince of Verona.
MERCUTIO, kinsman to the Prince, and friend to Romeo.
PARIS, a young Nobleman, kinsman to the Prince.
Page to Paris.

Uzupełnij kod, aby wyodrębnić postacie z tekstu personae za pomocą character_chain, a następnie użyj listy postaci do zbudowania listy relacji z tekstu przy użyciu relationship_chain.

Funkcja visualize_families() wyświetli uzyskane relacje w formie grafu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Graph RAG z LangChain i Neo4j

Instrukcje do ćwiczenia

Wywołaj character_chain, przekazując mu personae, aby wyodrębnić encje postaci.
Wywołaj relationship_chain na nazwie postaci, personae i wyodrębnionych postaciach w formacie JSON (character_json), aby wyodrębnić relacje między trzema wymienionymi postaciami a postaciami z personae.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Extract characters from the personae variable
output = character_chain.____({"personae": ____})

character_json = dumps([dict(character) for character in output.characters])

# Extract the relationships
for character_name in ["Romeo", "Juliet", "Friar Lawrence"]:
    relationship_output = relationship_chain.invoke({
        "character_name": character_name, 
        "personae": ____, 
        "characters": ____
    })
    
    for relationship in relationship_output.relationships:
        all_relationships.append(relationship)

visualize_families(all_relationships, output)

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 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

Bieżące ćwiczenie

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!