Construirea unui lanț text-to-Cypher
Ai scris propriile interogări Cypher, așa că hai să vedem cum le poate genera un LLM! Generarea unei interogări Cypher pornind de la o întrebare în limbaj natural este o etapă esențială într-un flux Graph RAG de tip text-to-Cypher.
Lucrezi cu aceeași bază de date ca în exercițiul anterior, care conține noduri ce reprezintă persoane, companii și relații WORKS_FOR, disponibilă ca graph.
Acest exercițiu face parte din cursul
Graph RAG cu LangChain și Neo4j
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Actualizează dicționarul
partial_variablespentru a insera schema grafului în prompt. - Creează lanțul text-to-Cypher folosind
prompt,llmși parsarea la un string.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessagePromptTemplate.from_template("""
You are an expert Neo4j developer. Use the following database schema to write a Cypher statement to answer the user's question. Only generate the Cypher statement, no pre-amble. Do not return any Markdown.
Schema:
{schema}
Question: {question}""",
# Update the partial_variables dictionary
partial_variables={"schema": graph.____})
])
# Create the text-to-Cypher chain
text_to_cypher_chain = ____ | ____ | StrOutputParser()
cypher = text_to_cypher_chain.invoke({"question": "Where does Jo Cornelissen work?"})
print(cypher)