Parabéns!

Graph RAG com LangChain e Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Capítulo 1

Texto Vetor de 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]

Um diagrama de grafo mostrando as entidades citadas na letra de Don't Stop Believin'. Um garoto de cidade pequena, com relacionamentos BORN e RAISED com South Detroit

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Capítulo 1

O diagrama de nós incluindo o Book e duas relações WRITTEN_BY para autores, mostrando que nós podem ter muitos relacionamentos.

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Capítulo 1

Os resultados são inseridos no prompt, prontos para enviar ao LLM

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Capítulo 2

Um diagrama representando a hierarquia: um documento, relacionamentos um-para-muitos com páginas, cada uma com vários nós de chunks associados

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

As propriedades de texto nos nós são usadas para criar um embedding

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Capítulo 2

Um exemplo de grafo de domínio: uma pessoa que trabalha em uma empresa localizada em um endereço. A pessoa tem um cartão de crédito, que tem um pedido feito nele em uma empresa no mesmo local

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Capítulo 3

entity_resolution5.jpg

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Capítulo 3

 

ragas.png

 

  • Context Precision: Mede a proporção de trechos relevantes nos documentos recuperados
  • Noise Sensitivity: Mede a quantidade de informação irrelevante nos documentos recuperados
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Capítulo 3

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Próximos passos

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graph_academy.png

1 https://graphacademy.neo4j.com/
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Vamos praticar!

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