Fornecendo exemplos few-shot

Embora as saídas estruturadas descrevam como você gostaria que os dados fossem retornados, ainda fica muita margem para interpretação sobre o que exatamente deve ser retornado.

A classe Field permite fornecer valores de exemplo que dão ao LLM uma referência do que é uma boa extração. Isso é um exemplo de few-shot prompting para saídas estruturadas.

Você vai estender a classe Character para conter um campo id para identificar personagens de forma exclusiva. Você quer fornecer ao modelo dois exemplos para ele se basear: "romeo-montague" e "lady-capulet".

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Graph RAG com LangChain e Neo4j

Instruções do exercicio

Especifique a palavra-chave para fornecer valores de exemplo para a propriedade id.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

class Character(BaseModel):
	id: str = Field(
		description="A unique identifer consisting of the Character's given name and their family name in slug case.", 
		# Provide example values of an ID
		____=["romeo-montague", "lady-capulet"]
	)
	name: str = Field(description="The name of the character")

chain = prompt | llm.with_structured_output(Character)

chain.invoke({"text": """JULIET.
O Romeo, Romeo, wherefore art thou Romeo? Deny thy father and refuse thy name. Or if thou wilt not, be but sworn my love, And I’ll no longer be a Capulet."""})

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

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

Exercicio Atual

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!