เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้าง graph documents

มีเอกสารชื่อ famous_scientists ที่มีข้อความเกี่ยวกับนักวิทยาศาสตร์ชื่อดังในศตวรรษที่ 20 ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้แปลงข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างนี้ให้กลายเป็น graph documents แบบมีโครงสร้างโดยใช้ LLMs

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Retrieval Augmented Generation (RAG) ด้วย LangChain

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนด OpenAI chat LLM ที่ให้ผลลัพธ์แบบแน่นอนสูงสุด
  • สร้าง LLM graph transformer สำหรับแปลง LangChain documents ให้เป็น graph documents
  • แปลง text documents (docs) ให้เป็น graph documents โดยใช้ llm_transformer

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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}")
แก้ไขและรันโค้ด