1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Retrieval Augmented Generation (RAG) z LangChain
Connected

ćwiczenie

Graph RAG z filtrowaniem

W przypadku dużych i złożonych grafów modele językowe (LLM) mogą mieć trudności z trafnym określeniem najważniejszych węzłów i relacji potrzebnych do zbudowania zapytania Cypher. Zazwyczaj wystarczy, że model zna tylko część grafu – wykluczenie wybranych typów węzłów nie tylko ułatwia mu tworzenie poprawnych zapytań, ale też skraca czas ich wykonania.

Baza danych grafowych, z którą do tej pory pracujesz, jest dostępna jako graph.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz łańcuch QA dla grafu, który odpytuje bazę danych graph, ignorując węzły typu "Concept"; zmienna llm jest już zdefiniowana, a parametr verbose ustaw na True.
  • Wywołaj graph_qa_chain z podanym wejściem.