グラフとRAG

Graph RAG with LangChain and Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

講師紹介

 

  • Neo4jのDeveloper Educationマネージャー
  • Neo4j GraphAcademyでの開発者教育
  • ソフトウェア開発20年以上
  • Neo4j経験10年以上

 

Adamの写真

1 https://graphacademy.neo4j.com
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RAGのR

ユーザー入力がプロンプトに追加されLLMに送られるアプリ構成図

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RAGのR

プロンプトにはドキュメントやデータソースからのコンテキストが必要

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RAGのR

このデータはしばしばベクトル埋め込みに変換される

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セマンティック検索が失敗するのは？

ベクトルが有効な場面

  • あいまい・オープンな質問

ベクトルが苦手な場面

  • きわめて具体的・事実ベースの質問
  • 数値・完全一致の照合
  • 論理的な問い合わせ

Paul Grahamは生成AIをどう考えていますか？

Paul Grahamは生成AIスタートアップにいくつ投資しましたか？

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ベクトル vs. ナレッジグラフ

テキスト ベクトル埋め込み
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]

「Don't stop believin'」の歌詞に登場するエンティティのグラフ図。Small town boyがSouth DetroitにBORNとRAISEDの関係を持つ

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ベクトル vs. ナレッジグラフ

テキスト ベクトル埋め込み
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]

ノードは人物: Small town boy、場所: South Detroit、列車: Midnight Train、場所: Anywhere

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ベクトル vs. ナレッジグラフ

テキスト ベクトル埋め込み
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]

BORNとRAISEDの関係が人物から場所へ。GOING列車はMidnight TrainノードからAnywhereノードへ

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ナレッジグラフとNeo4j

 

  • Neo4jは世界をリードするグラフデータベース
  • 柔軟・スキーマ任意
  • langchain-neo4j によるLangChain統合
  • LCEL: LangChain Expression Language

neo4jとlangchainのロゴ

1 https://db-engines.com/en/ranking/graph%20dbms
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ノードは「もの」を表す

from langchain_neo4j.graphs.graph_document \
  import Node


book = Node(

    type="Book",

    id=f"9781098127107",

    properties={
        "title": "Building Knowledge Graphs"
    }

)

IDとTitleのプロパティを持つ本ノードのグラフ図

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リレーションはノードを結ぶ

from langchain_neo4j.graphs.graph_document \
  import Node, Relationship

book = Node(type="Book", id=f"9781098127107")

jesus = Node(type="Person", id="dr-jesus-barrasa")
jim = Node(type="Person", id="chief-scientist")

for author in [jesus, jim]:
    relationship = Relationship(









    )

本ノードから著者を表す2つのPersonノードへ伸びるWRITTEN_BY関係

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リレーションはノードを結ぶ

from langchain_neo4j.graphs.graph_document \
  import Node, Relationship

book = Node(type="Book", id=f"9781098127107")

jesus = Node(type="Person", id="dr-jesus-barrasa")
jim = Node(type="Person", id="chief-scientist")

for author in [jesus, jim]:
    relationship = Relationship(

        source=book,







    )

WRITTEN_BY関係のソースノードはBookノード

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リレーションはノードを結ぶ

from langchain_neo4j.graphs.graph_document \
  import Node, Relationship

book = Node(type="Book", id=f"9781098127107")

jesus = Node(type="Person", id="dr-jesus-barrasa")
jim = Node(type="Person", id="chief-scientist")

for author in [jesus, jim]:
    relationship = Relationship(

        source=book,

        target=author,





    )

WRITTEN_IN関係の宛先ノードはPerson

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リレーションはノードを結ぶ

from langchain_neo4j.graphs.graph_document \
  import Node, Relationship

book = Node(type="Book", id=f"9781098127107")

jesus = Node(type="Person", id="dr-jesus-barrasa")
jim = Node(type="Person", id="chief-scientist")

for author in [jesus, jim]:
    relationship = Relationship(

        source=book,

        target=author,

        type="WRITTEN_BY"

        properties=dict(...)

    )

Bookと2つのWRITTEN_BY関係を含むノード図。ノードが複数の関係を持てることを示す

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Neo4jへの接続

from langchain_neo4j import Neo4jGraph


graph = Neo4jGraph(
    url=NEO4J_URI, 
    username=NEO4J_USERNAME, 
    password=NEO4J_PASSWORD
)
1 https://neo4j.com/docs/getting-started/
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グラフドキュメントの保存

from langchain_neo4j.graphs.graph_document import GraphDocument


# ノードとリレーションのラッパー
doc = GraphDocument(

  nodes=[book, jesus, jim],

  relationships=[jesus_wrote_book, jim_wrote_book]

)


# ノードとリレーションをDBに保存
graph.add_graph_documents([graph_document])
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GraphRAGとは？

ドキュメントとその埋め込みからのコンテキストを含む前の図

Graph RAG with LangChain and Neo4j

GraphRAGとは？

ドキュメントからのコンテキストに加え、抽出されたノードとリレーションのナレッジグラフを示す図

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Vamos praticar!

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