Graph RAG cu filtrare

Pentru grafuri mari și complexe, modelele LLM pot întâmpina uneori dificultăți în a identifica cu precizie nodurile și relațiile cele mai relevante pentru construirea interogării Cypher. De cele mai multe ori, vei dori ca LLM-ul să fie conștient doar de un subset al grafului – excluderea anumitor tipuri de noduri nu doar că îi ușurează sarcina de a genera corect interogarea Cypher, dar reduce și latența acesteia.

Baza de date graf cu care ai lucrat este disponibilă ca graph.

Acest exercițiu face parte din cursul

Retrieval Augmented Generation (RAG) cu LangChain

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un lanț QA pe graf care interoghează baza de date graph, ignorând nodurile de tipul "Concept"; un llm a fost deja definit pentru tine, iar parametrul verbose=True trebuie setat.
Invocă graph_qa_chain cu inputul furnizat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the graph QA chain excluding Concept
graph_qa_chain = ____

# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who was Marie Curie married to?"})
print(f"Final answer: {result['result']}")

Editează și rulează codul