Congratulazioni!

Graph RAG con LangChain e Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Capitolo 1

Testo 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]

Un diagramma del grafo con le entità citate nel testo di Don't Stop Believin': un ragazzo di provincia, con relazioni BORN e RAISED verso South Detroit

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Capitolo 1

Diagramma di nodi con Book e due relazioni WRITTEN_BY verso autori, a mostrare che i nodi possono avere molte relazioni.

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Capitolo 1

I risultati vengono inseriti nel prompt, pronti per essere inviati all’LLM

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Capitolo 2

Diagramma che rappresenta una gerarchia: un documento, relazioni uno-a-molti con le pagine, ognuna con molti nodi chunk associati

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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Capitolo 2

Le proprietà di testo dei nodi vengono usate per creare un embedding

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Capitolo 2

Esempio di grafo di dominio: una persona che lavora in un’azienda situata a un indirizzo. La persona ha una carta di credito, con un ordine effettuato presso un’azienda nella stessa località

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Capitolo 3

entity_resolution5.jpg

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Capitolo 3

 

ragas.png

 

  • Context Precision: misura la quota di chunk rilevanti nei documenti recuperati
  • Noise Sensitivity: misura la quantità di informazioni irrilevanti nei documenti recuperati
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Capitolo 3

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E ora?

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graph_academy.png

1 https://graphacademy.neo4j.com/
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Passiamo alla pratica!

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