От векторов к графам

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Meri Nova

Machine Learning Engineer

Ограничения векторного RAG

Типичный рабочий процесс RAG с векторным хранилищем.

Пузырь с надписью «темы и связи».

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Ограничения векторного RAG

Типичный рабочий процесс RAG с векторным хранилищем.

Пузырь с надписью «масштабируемость».

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Ограничения векторного RAG

Типичный рабочий процесс RAG с векторным хранилищем.

Пузырь с надписью «интеграция разнородных данных».

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Графовые базы данных

Граф, показывающий связи между людьми, местами и интересами.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Графовые базы данных — узлы

Граф, показывающий связи между людьми, местами и интересами.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Графовые базы данных — рёбра

Граф, показывающий связи между людьми, местами и интересами.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Графовые базы данных Neo4j

 

Логотип Neo4j.

Логотип LangChain.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

От изображений к графам...

Граф, показывающий связи между людьми, местами и интересами.

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

От изображений к графам...

barcelona_graph.jpg

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

От изображений к графам...

barcelona_graph.jpg

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Загрузка и разбивка страниц Wikipedia на фрагменты

from langchain_community.document_loaders import WikipediaLoader
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter

raw_documents = WikipediaLoader(query="large language model").load()

text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=20) 
documents = text_splitter.split_documents(raw_documents[:3])  

print(documents[0])

page_content='A large language model (LLM) is a computational model capable of...' 
metadata={'title': 'Large language model',
          'summary': "A large language model (LLM) is...",
          'source': 'https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model'}
Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

От текста к графам!

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain_experimental.graph_transformers import LLMGraphTransformer


llm = ChatOpenAI(api_key="...", temperature=0, model_name="gpt-4o-mini")

llm_transformer = LLMGraphTransformer(llm=llm)


graph_documents = llm_transformer.convert_to_graph_documents(documents)
print(graph_documents)
Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

От текста к графам!

[GraphDocument(
    nodes=[
        Node(id='Llm', type='Computational model'),
        Node(id='Language Generation', type='Concept'),
        Node(id='Natural Language Processing Tasks', type='Concept'),
        Node(id='Llama Family', type='Computational model'),
        Node(id='Ibm', type='Organization'),
        ..., Node(id='Bert', type='Computational model')],
    relationships=[
        Relationship(source=Node(id='Llm', type='Computational model'),
                     target=Node(id='Language Generation', type='Concept'),
                     type='CAPABLE_OF'),
        ...])]
Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Давайте потренируемся!

Retrieval Augmented Generation (RAG) с LangChain

Preparing Video For Download...