Resolução de entidades baseada em grafo

Ah, não! Mesmo com um prompt à prova de falhas, exemplos few-shot e dedos cruzados, o LLM ainda alucinou um personagem chamado Romeo Capulet e atribuiu a ele algumas falas no banco de dados.

{
  "id": "romeo-capulet",
  "name": "Romeo Capulet",
  "family": "Montague"
}

Por sorte, você pode usar os relacionamentos no grafo de conhecimento para decidir se esse nó provavelmente é um duplicado acidental de outro chamado Romeo Montague.

A instrução Cypher similarity_cypher usa os relacionamentos MEMBER_OF e INTERACTS_WITH para construir uma pontuação de similaridade arbitrária com as seguintes propriedades:

Condição	Cypher	Modificador de pontos
Um relacionamento `MEMBER_OF` com a mesma família	`af = bf`	`+1`
A mesma propriedade de nome	`a.name = b.name`	`+2`
Porcentagem de personagens com os quais `a` e `b` interagem	`size(inCommon) / size(aInteractsWith)`	Multiplicado pela porcentagem de `b` com quem `a` interage

Pelo seu conhecimento do domínio, você sabe que uma pontuação de 2 indica uma forte correlação.

Este exercicio faz parte do curso

Graph RAG com LangChain e Neo4j

Instruções do exercicio

Consulte graph com a consulta Cypher (similarity_cypher) para calcular as pontuações de similaridade entre "romeo-capulet" e os outros nós de personagens.
Extraia "bId", "bFamily" e "score", nessa ordem, de cada row em results.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Query the graph with similarity_cypher
result = ____

# Extract and print the results
for row in result:
    print(row['____'], 'from', row['____'], 'has similarity score of ', row['____'])

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 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

Exercicio Atual

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!