Graph RAG với lọc
Với các đồ thị lớn và phức tạp, đôi khi LLM gặp khó khăn trong việc suy luận chính xác những nút và quan hệ liên quan nhất để xây dựng truy vấn Cypher. Thực tế, bạn thường chỉ cần LLM biết về một phần con của đồ thị; việc loại trừ một số kiểu nút cụ thể không chỉ giúp LLM tạo truy vấn Cypher chính xác hơn mà còn cải thiện độ trễ truy vấn.
Cơ sở dữ liệu đồ thị bạn đang làm việc đã được cung cấp dưới tên graph.
Bài tập này là một phần của khóa học
Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một chuỗi QA cho đồ thị (graph QA chain) để truy vấn cơ sở dữ liệu
graphđồng thời bỏ qua các nút có kiểu"Concept"; mộtllmđã được định nghĩa sẵn cho bạn, và bạn nên đặtverbose=True. - Gọi
graph_qa_chainvới đầu vào đã cho.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create the graph QA chain excluding Concept
graph_qa_chain = ____
# Invoke the chain with the input provided
result = ____({"query": "Who was Marie Curie married to?"})
print(f"Final answer: {result['result']}")