¡Enhorabuena!

Graph RAG con LangChain y Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Capítulo 1

Texto Vector embedding
He's just a city boy born [0.12, -0.34, 0.56, 0.78, ..., -0.91]
born and raised in South Detroit [0.22, 0.45, -0.67, 0.11, ..., 0.33]
He took the midnight train [-0.55, 0.89, 0.12, -0.44, ..., 0.67]
going anywhere [0.78, -0.23, 0.45, 0.91, ..., -0.12]

Diagrama de grafo con las entidades mencionadas en la letra de Don't Stop Believin'. Un chico de un pueblo pequeño, con relaciones BORN y RAISED hacia South Detroit

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Capítulo 1

El diagrama de nodos incluye el libro y dos relaciones WRITTEN_BY a autores, para mostrar que los nodos pueden tener muchas relaciones.

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Capítulo 1

Los resultados se inyectan en el prompt listos para enviarse al LLM

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Capítulo 2

Diagrama que representa una jerarquía: un documento con relaciones uno-a-muchos a páginas, cada una con muchos nodos de fragmento asociados

act_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    # Split text into acts
    separators=[ r"\n\nTHE PROLOGUE.",  r"\n\nACT",
                 r"\n\n\*\*\* END"],
    is_separator_regex=True
)

scene_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    # Split act into scenes
    separators=[r"\nSCENE "],
    is_separator_regex=True
)
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Capítulo 2

Las propiedades de texto en los nodos se usan para crear un embedding

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Capítulo 2

Ejemplo de grafo de dominio: una persona que trabaja en una empresa ubicada en una dirección. La persona tiene una tarjeta de crédito, con un pedido hecho con ella en una empresa en la misma ubicación

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Capítulo 3

entity_resolution5.jpg

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Capítulo 3

 

ragas.png

 

  • Context Precision: mide la proporción de fragmentos relevantes en los documentos recuperados
  • Noise Sensitivity: mide la cantidad de información irrelevante en los documentos recuperados
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Capítulo 3

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¿Qué sigue?

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1 https://graphacademy.neo4j.com/
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¡Vamos a practicar!

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