Chuỗi truy xuất Text-to-Cypher
Giờ bạn đã có một chuỗi có thể chuyển ngôn ngữ tự nhiên thành câu lệnh Cypher. Hãy dùng nó trong một chuỗi lớn hơn để thực thi câu lệnh Cypher do LLM sinh ra và trả lời câu hỏi của người dùng bằng thông tin đã truy xuất.
Bài tập này là một phần của khóa học
Graph RAG với LangChain và Neo4j
Hướng dẫn bài tập
- Cập nhật mã để thực thi câu lệnh Cypher do
text_to_cypher_chaintạo ra và gán kết quả cho biến"context"được dùng trongQA_PROMPT. - Truyền thẳng đầu vào sang biến
"question"mà không thay đổi.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
SystemMessagePromptTemplate.from_template(QA_PROMPT),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("Question: {question}")
])
qa_chain = {
# Use output of text_to_cypher to get database results
"context": text_to_cypher_chain | ____(lambda cypher: graph.____(cypher)),
# Pass the user input through to the "question" variable
"question": ____
} | qa_prompt | llm | StrOutputParser()
res = qa_chain.invoke({"question": "What companies is Harrison Chase connected to?"})
print(res)