НачатьНачать бесплатно

Создание графовых документов

Вам предоставлен документ famous_scientists, содержащий текстовый абзац о выдающихся учёных XX века. В этом упражнении вы преобразуете неструктурированные текстовые данные в структурированные графовые документы с помощью LLM!

Это упражнение является частью курса

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте чат-модель OpenAI, которая будет генерировать максимально детерминированные ответы.
  • Создайте экземпляр LLM-трансформера для преобразования документов LangChain в графовые документы.
  • Преобразуйте текстовые документы (docs) в графовые документы с помощью llm_transformer.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Define the LLM
llm = ____(api_key="", model="gpt-4o-mini", ____)

# Instantiate the LLM graph transformer
llm_transformer = ____

# Convert the text documents to graph documents
graph_documents = ____
print(f"Derived Nodes:\n{graph_documents[0].nodes}\n")
print(f"Derived Edges:\n{graph_documents[0].relationships}")
Редактировать и запускать код