語彙グラフとベクトル検索の統合

Graph RAG with LangChain and Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

セマンティック検索で関係を活用する

Neo4j で働くのはどんな感じですか？

Review ノードと、text プロパティ「Neo4j is a great place to work」を示すグラフ図

Graph RAG with LangChain and Neo4j

セマンティック検索で関係を活用する

Neo4j で働くのはどんな感じですか？

投稿者はスクリーンネーム @emileifrem の Person ノード

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セマンティック検索で関係を活用する

Neo4j で働くのはどんな感じですか？

Emil Eifrem が Company ノード Neo4j に WORKS_AT でつながっている図

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テキストから埋め込みへ

 

  • text プロパティからノード埋め込みを作成

Scene が HAS_CHUNK で文字列プロパティを持つ Chunk に接続された図

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テキストから埋め込みへ

 

  • text プロパティからノード埋め込みを作成
  • 埋め込みでベクトル検索
  • 関係を文脈に活用

ノードの text プロパティから埋め込みを作成する図

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ベクトルストアとしての Neo4j

from langchain_neo4j import Neo4jVector

 

  • Neo4jVector.from_documents(): Document からノードとインデックスを作成
  • Neo4jVector.from_existing_graph(): 既存のラベル/プロパティにインデックスを作成
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既存ノードのプロパティを分割（チャンク化）

知識グラフで Act ノードから Scene ノードへの HAS_SCENE 関係を強調した図

res = graph.query("""

MATCH (s:Scene)

WHERE NOT {(s)-[:HAS_LINE]->()}

RETURN s.id AS id, s.text AS text

""")


for scene in res:
    # Create chunks from scene['text']
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既存ノードのプロパティを分割（チャンク化）

  • "\n\n" で text を分割
  • ト書きは1行
  • セリフは登場人物名で始まる
    • 続きに発話内容が入る
 Enter Sampson and Gregory armed with swords..


SAMPSON.

Gregory, on my word...


GREGORY.
No, for then we should...


SAMPSON.
I mean, if we be in choler, we'll draw...
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既存ノードのプロパティを分割（チャンク化）

# Split text into lines
lines = [
    line.strip() for line in text.split("\n\n")

    if "\n" in line

]


for line in lines:
    parts = line.split("\n")


    character = parts[0]

    text = "\n".join(parts[1:])
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既存ノードのプロパティを分割（チャンク化）

# ...Continuing loop over scenes

line_node = Node(type="Line", id=f"{scene.id}-line-{i}", properties={})
character_node = Node(type="Character", id=character, properties={})


# (:Scene)-[:HAS_LINE]->(:Line)
graph_document.relationships.append(
    Relationship(source=scene, target=line_node, type="HAS_LINE"))


# (:Line)-[:SPOKEN_BY]->(:Character)
graph_document.relationships.append(Relationship(
    source=line_node, target=characters[character], type="SPOKEN_BY"))
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既存グラフにベクトル索引を作成

from langchain.embeddings import init_embeddings

store = Neo4jVector.from_existing_graph(

    init_embeddings("openai:text-embedding-3-small"),

    url=NEO4J_URI,
    username=NEO4J_USERNAME,
    password=NEO4J_PASSWORD,

    node_label="Line",

    text_node_properties=["text"],

    embedding_node_property="embedding",

    index_name="lines",

)
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LCEL でのベクトル検索

# Create retriever
retriever = store.as_retriever()


# Invoke manually
retriever.invoke("What does Romeo think of Juliet?") # [ Document, Document, ... ]
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Passons à la pratique !

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