ベクトルからグラフへ

LangChain による検索拡張生成（RAG）

Meri Nova

Machine Learning Engineer

ベクトルRAGの限界

ベクトルストアRAGの標準的なワークフロー。

「テーマと関係性」と書かれたバブル。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

ベクトルRAGの限界

ベクトルストアRAGの標準的なワークフロー。

「スケーラビリティ」と書かれたバブル。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

ベクトルRAGの限界

ベクトルストアRAGの標準的なワークフロー。

「多様なデータの統合」と書かれたバブル。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

グラフデータベース

人・場所・興味のつながりを示すグラフ。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

グラフデータベース - ノード

人・場所・興味のつながりを示すグラフ。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

グラフデータベース - エッジ

人・場所・興味のつながりを示すグラフ。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

Neo4jグラフデータベース

 

Neo4jのロゴ。

LangChainのロゴ。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

図からグラフへ...

人・場所・興味のつながりを示すグラフ。

LangChain による検索拡張生成（RAG）

図からグラフへ...

barcelona_graph.jpg

LangChain による検索拡張生成（RAG）

図からグラフへ...

barcelona_graph.jpg

LangChain による検索拡張生成（RAG）

WikipediaページのロードとチャンキングWikipediaページの読み込みと分割

from langchain_community.document_loaders import WikipediaLoader
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter

raw_documents = WikipediaLoader(query="large language model").load()

text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=20) 
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents[:3])  

print(documents[0])

page_content='A large language model (LLM) is a computational model capable of...' 
metadata={'title': 'Large language model',
          'summary': "A large language model (LLM) is...",
          'source': 'https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model'}
LangChain による検索拡張生成（RAG）

テキストからグラフへ！

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer


llm = ChatOpenAI(api_key="...", temperature=0, model_name="gpt-4o-mini")

llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)


graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
print(graph_documents)
LangChain による検索拡張生成（RAG）

テキストからグラフへ！

[GraphDocument(
    nodes=[
        Node(id='Llm', type='Computational model'),
        Node(id='Language Generation', type='Concept'),
        Node(id='Natural Language Processing Tasks', type='Concept'),
        Node(id='Llama Family', type='Computational model'),
        Node(id='Ibm', type='Organization'),
        ..., Node(id='Bert', type='Computational model')],
    relationships=[
        Relationship(source=Node(id='Llm', type='Computational model'),
                     target=Node(id='Language Generation', type='Concept'),
                     type='CAPABLE_OF'),
        ...])]
LangChain による検索拡張生成（RAG）

練習しましょう！

LangChain による検索拡張生成（RAG）

Preparing Video For Download...