Cadeia de recuperação Text-to-Cypher

Agora você tem uma cadeia capaz de converter linguagem natural em uma instrução Cypher. Vamos usá-la em uma cadeia maior para executar esse Cypher gerado pelo LLM e responder às perguntas do usuário com as informações recuperadas.

Este exercicio faz parte do curso

Graph RAG com LangChain e Neo4j

Instruções do exercicio

Atualize o código para executar a instrução Cypher gerada pela text_to_cypher_chain e atribuí-la à variável "context" usada em QA_PROMPT.
Repassar a entrada para a variável "question" sem alterações.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessagePromptTemplate.from_template(QA_PROMPT),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template("Question: {question}")
])

qa_chain = {
  	# Use output of text_to_cypher to get database results
    "context": text_to_cypher_chain | ____(lambda cypher: graph.____(cypher)),
    # Pass the user input through to the "question" variable
    "question": ____
} | qa_prompt | llm | StrOutputParser()

res = qa_chain.invoke({"question": "What companies is Harrison Chase connected to?"})
print(res)

Editar e Executar Código

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Graph RAG com LangChain e Neo4j

AvançadoNível de habilidade

4.8+

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Aprenda como o Graph RAG pode melhorar a precisão e a confiabilidade de aplicações RAG! Armazene informações como nós e arestas em um banco de dados Neo4j e dê ao seu LLM a capacidade de consultá-lo para recuperar informações de entidades e relacionamentos e, assim, fornecer respostas mais embasadas.

Exercise 1: Grafos e RAG Exercise 2: Criando nós Exercise 3: Criando relacionamentos Exercise 4: Salvando documentos de grafo Exercise 5: Consultando um grafo de conhecimento Exercise 6: Escrevendo instruções Cypher Exercise 7: Executando instruções Cypher Exercise 8: A cláusula MERGE Exercise 9: Graph RAG de texto para Cypher com Neo4j Exercise 10: Criando uma chain de text-to-Cypher Exercise 11: Cadeia de recuperação Text-to-Cypher

Exercicio Atual

Aplicações de Text-to-Cypher funcionam bem em muitos cenários, mas dá para ir além! Descubra como construir bancos de dados de grafo usando diferentes modelos, incluindo grafos lexicais e de domínio. Crie índices vetoriais no Neo4j para ter o melhor dos dois mundos e executar recuperação por grafo e por vetor ao mesmo tempo!

Exercise 1: Grafos lexicais Exercise 2: Elementos de um grafo lexical Exercise 3: Dividindo a peça em Atos Exercise 4: Criando um grafo lexical hierárquico Exercise 5: Combinando grafos lexicais com busca vetorial Exercise 6: Criando fragmentos de texto Exercise 7: Criando um índice vetorial Exercise 8: Grafos de domínio Exercise 9: Criando uma saída estruturada Exercise 10: Solicitando uma saída estruturada Exercise 11: Fornecendo exemplos few-shot Exercise 12: Construindo uma cadeia de recuperação híbrida Exercise 13: Lambdas executáveis (runnables)Exercise 14: Atribuindo valores adicionais a uma entrada Exercise 15: O elo final da cadeia

Embora aplicações de Graph RAG geralmente sejam mais confiáveis do que vector RAG, elas não são infalíveis. Neste capítulo, você vai aprender a avaliar suas aplicações de Graph RAG, identificar nós de grafo incorretos ou duplicados e integrar memória de longo prazo para que as preferências do usuário sejam aprendidas ao longo do tempo.

Exercise 1: Resolução de entidades Exercise 2: Usando entidades extraídas Exercise 3: Resolução de entidades baseada em grafo Exercise 4: Avaliando Graph RAG com RAGAS Exercise 5: Criando uma avaliação com Ragas Exercise 6: Avaliando a recuperação de contexto com Ragas Exercise 7: Grafos de memória Exercise 8: Salvando a memória da conversa no grafo Exercise 9: Extraindo fatos de históricos de conversa Exercise 10: Usando fatos extraídos da conversa Exercise 11: Parabéns!