Bài tập này là một phần của khóa học
Tìm hiểu cách Graph RAG có thể nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các ứng dụng RAG! Lưu trữ thông tin dưới dạng các nút và cạnh trong cơ sở dữ liệu Neo4j, và trao cho LLM khả năng truy vấn để nó có thể truy xuất thông tin về thực thể và mối quan hệ nhằm đưa ra câu trả lời có căn cứ.
Bài tập hiện tại
Ứng dụng Text-to-Cypher hoạt động tốt trong nhiều trường hợp, nhưng chúng ta còn có thể làm tốt hơn! Khám phá cách xây dựng cơ sở dữ liệu đồ thị bằng các mô hình đồ thị khác nhau, bao gồm đồ thị từ vựng (lexical) và đồ thị miền (domain). Tạo các chỉ mục vector trong Neo4j để bạn có thể tận dụng cả hai thế giới và chạy truy xuất đồ thị lẫn vector đồng thời!
Mặc dù các ứng dụng Graph RAG thường đáng tin cậy hơn vector RAG, chúng không hoàn toàn không sai sót. Trong chương này, bạn sẽ học cách đánh giá ứng dụng Graph RAG của mình, phát hiện các nút đồ thị sai hoặc trùng lặp, và tích hợp bộ nhớ dài hạn để sở thích của người dùng có thể được học theo thời gian.