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Graph RAG mit LangChain und Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Kapitel 1

Text Vektor-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]

Ein Graph mit den Entitäten aus dem Song „Don't Stop Believin’“: ein Kleinstadtjunge mit BORN- und RAISED-Beziehungen zu South Detroit

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Kapitel 1

Das Knotendiagramm mit „Book“ und zwei WRITTEN_BY-Beziehungen zu Autor:innen zeigt, dass Knoten viele Beziehungen haben können.

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Kapitel 1

Die Ergebnisse werden in den Prompt eingefügt und an das LLM gesendet

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Kapitel 2

Ein Diagramm einer Hierarchie: ein Dokument mit 1:n-Beziehungen zu Seiten; jede Seite hat viele zugehörige Chunk-Knoten

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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Kapitel 2

Die Text-Eigenschaften der Knoten werden für ein Embedding genutzt

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Kapitel 2

Ein Beispiel-Domänengraph: eine Person arbeitet bei einer Firma an einer Adresse. Die Person besitzt eine Kreditkarte, auf die eine Bestellung bei einer Firma am selben Ort getätigt wurde

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Kapitel 3

entity_resolution5.jpg

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Kapitel 3

 

ragas.png

 

  • Context Precision: Misst den Anteil relevanter Chunks in den gefundenen Dokumenten
  • Noise Sensitivity: Misst die Menge irrelevanter Informationen in den gefundenen Dokumenten
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Kapitel 3

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Wie geht’s weiter?

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graph_academy.png

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