ПочатиПочніть безкоштовно

Створення векторного індексу

Властивості 'text' у наших вузлах Line ідеально підходять для створення вкладень (embeddings), щоб відповідати на відкриті запитання про п'єсу.

Скористайтеся векторним сховищем із langchain-neo4j, щоб створити векторний індекс, згенерувавши вкладення з властивості 'text' вузлів Line.

Ця вправа є частиною курсу

Graph RAG з LangChain і Neo4j

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте відповідний клас, щоб створити векторний індекс на основі наявного графа вузлів і зв'язків.
  • Вкажіть класу зберігати вкладення у властивості вузла 'embedding'.
  • Вкажіть класу створювати вкладення з властивості вузла 'text'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from langchain_neo4j import Neo4jVector

# Create a vector store from the existing graph
line_retriever = ____.from_existing_graph(
    embedding=embeddings,
    url=NEO4J_URL, username=NEO4J_USERNAME, password=NEO4J_PASSWORD,
    index_name="lines_index",
    node_label="Line",
    # Set the embedding and text node properties
    ____="embedding",
    ____=["text"],
)

results = line_retriever.similarity_search_with_score("Biting a finger", k=3)

for result in results:
    print(result[0].page_content)
Редагувати та запускати код