텍스트를 Cypher로: Neo4j 그래프 RAG

LangChain과 Neo4j로 배우는 Graph RAG

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

자연어를 Cypher로 변환하기

사용자 입력이 애플리케이션으로 들어가고 프롬프트가 LLM에 전송되는 흐름

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Cypher 문 생성 작업이 있는 애플리케이션 다이어그램

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애플리케이션의 Cypher 생성 단계가 그래프 데이터베이스 스키마를 사용합니다

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Cypher 생성 다음에 실행 단계가 이어지는 애플리케이션 다이어그램

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애플리케이션이 Cypher 문을 실행하고 결과를 반환합니다

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Cypher 문으로 조회한 결과가 애플리케이션으로 반환됩니다

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결과가 프롬프트에 삽입되어 LLM으로 전송할 준비가 됩니다

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텍스트→Cypher 체인 구축

prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(""" 
You are an expert Neo4j developer. Use the following database schema to write 
a Cypher statement to answer the user's question...

Schema: {schema}
Question: {question}
""", partial_variables={"schema": graph.schema})


# Compile the chain
cypher_chain = cypher_prompt | llm | StrOutputParser()


# Invoke the chain
cypher_chain.invoke({"question": "Who wrote Building Knowledge Graphs?"})

MATCH (b:Book {title: "Building Knowledge Graphs"})-[:WRITTEN_BY]->(a:Author) ...
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QA_PROMPT = "You are a helpful assistant. Use the data retrieved from the graph to answer the
user's question. Data: {context}"

answer_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessagePromptTemplate.from_template(QA_PROMPT),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template("Question: {question}")
])
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cypher_qa_chain = (
  # Generate and execute the Cypher to get results
  {

    "question": RunnablePassthrough()

    "context": text_to_cypher_chain | RunnableLambda(lambda cypher: graph.query(cypher)),

  }

  # Format prompt and pass to LLM
  | answer_prompt | answer_llm | StrOutputParser()

)


res = cypher_qa_chain.invoke({"question": "Who wrote Building Knowledge Graphs?"})

Building Knowledge Graphs는 Dr Jesus Barrasa와 Dr Jim Webber가 집필했습니다...
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연습해 봅시다!

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