Criando fragmentos de texto

O texto de Romeu e Julieta foi carregado em um grafo lexical com estrutura de Atos e Cenas, mas o texto ainda é grande demais para gerar embeddings significativos. Complete o código para dividir o texto do Ato I, Cena I em fragmentos menores para cada fala.

A função visualize_graph() vai exibir os nós e relacionamentos no documento de grafo.

Este exercicio faz parte do curso

Graph RAG com LangChain e Neo4j

Instruções do exercicio

Anexe cada line_node ao objeto graph_document.
Crie relacionamentos HAS_LINE e SPOKEN_BY entre cada scene e line_node, e entre line_node e character, respectivamente, e adicione-os a graph_document.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

graph_document = GraphDocument(nodes=[scene], relationships=[])
characters = {}

for i, line in enumerate(lines[20:40]): 
    character, text = get_character_and_line(line)

    line_node = Node(type="Line", id=f"{scene.id}-line-{i}", properties={"raw": line,"character": character, "text": text, "caption": f"{text[:15]}..."})

    if character not in characters:
        character_node = Node(type="Character", id=character, properties={"name": character})
        characters[character] = character_node
        graph_document.nodes.append(character_node)

    # Add nodes to the array
    graph_document.____.append(____)

    # Add relationship to the array
    graph_document.____.extend(
        [Relationship(source=scene, target=line_node, type="____"),
        Relationship(source=line_node, target=characters[character], type="SPOKEN_BY")]
    )

visualize_graph(graph_document)

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

Exercicio Atual

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!