Executando instruções Cypher

Foi fornecido para você um grafo populado com pessoas e empresas. O esquema do grafo foi impresso, mostrando nós do tipo Person e Company, e um relacionamento chamado WORKS_FOR entre esses dois tipos de nós.

Uma instrução Cypher que encontra o nó (:Person) com a propriedade name igual ao parâmetro $name e retorna a propriedade name da empresa onde essa pessoa trabalha foi fornecida como cypher.

Execute a instrução Cypher em graph para descobrir onde Jo Cornelissen trabalha.

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Graph RAG com LangChain e Neo4j

Instruções do exercicio

Execute a instrução Cypher armazenada na variável cypher em graph.
Extraia 'company' de cada resultado para retornar as empresas correspondentes.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

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[____])

Editar e Executar Código

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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

Exercicio Atual

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

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!