การตรวจสอบความถูกต้องของ Cypher query
เมื่อ LLM สร้าง Cypher query จะมี schema ของกราฟให้อ้างอิง แต่ก็ไม่ได้รับประกันว่า query ที่ได้จะสอดคล้องกับ schema อย่างสมบูรณ์เสมอไป เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ สามารถตรวจสอบและแก้ไข query ที่สร้างขึ้นให้ถูกต้องตาม schema ได้ ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในการแก้ไขทิศทางความสัมพันธ์ที่ผิดพลาด
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Retrieval Augmented Generation (RAG) ด้วย LangChain
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง graph QA chain ที่ query ฐานข้อมูล
graphพร้อมเพิ่มการตรวจสอบความถูกต้องของ Cypher query ที่สร้างขึ้น โดยllmถูกกำหนดไว้ให้แล้ว และให้ตั้งค่าverbose=True - เรียกใช้
graph_qa_chainด้วย input ที่กำหนดให้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create the graph QA chain, validating the generated Cypher query
graph_qa_chain = ____
# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who won the Nobel Prize In Physics?"})
print(f"Final answer: {result['result']}")