เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้าง Chain แบบ Graph RAG!

ถึงเวลารวบรวมทุกอย่างเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง Graph RAG QA chain! graph ที่เตรียมไว้ให้เป็นตัวเดิมที่ใช้มาตลอดในบทนี้ (อาจมีความแตกต่างเล็กน้อยในโหนดและความสัมพันธ์) จากนั้นจะเชื่อมต่อกับ LLM อีกตัวเพื่อสร้าง Cypher query และส่งคืนคำตอบในรูปแบบภาษาธรรมชาติ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Retrieval Augmented Generation (RAG) ด้วย LangChain

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง Graph Cypher QA chain โดยใช้โมเดล OpenAI chat และ graph ที่สร้างไว้ก่อนหน้า
  • เรียกใช้งาน chain ด้วย input ที่กำหนดให้
  • ดึงข้อความผลลัพธ์จาก result แล้วแสดงผล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create the Graph Cypher QA chain
graph_qa_chain = ____.____(
    ____=ChatOpenAI(api_key="", model="gpt-4o-mini", temperature=0), ____, verbose=True
)

# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who discovered the element Radium?"})

# Print the result text
print(f"Final answer: {result['____']}")
แก้ไขและรันโค้ด