把鏈串起來，Graph RAG 風格！
現在把前面所學整合起來，建立一個 Graph RAG QA chain！你已經拿到與本章練習相同的 graph（節點與關係的細節可能略有不同），接著你會把它與另一個 LLM 連接，用來產生 Cypher 查詢並回傳自然語言的回答。
本練習屬於課程
使用 LangChain 的 Retrieval Augmented Generation（RAG）
練習說明
- 使用 OpenAI chat 模型與你先前建立的
graph建立一個 Graph Cypher QA chain。 - 以提供的輸入來叫用（invoke）此 chain。
- 從
result中擷取並印出結果文字。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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['____']}")