Kombinace lexikálních grafů s vektorovým vyhledáváním

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Využití vztahů v sémantickém vyhledávání

Jaké je to pracovat v Neo4j?

Diagram grafu s uzlem Review a textovou vlastností „Neo4j je skvělé místo k práci"

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Využití vztahů v sémantickém vyhledávání

Jaké je to pracovat v Neo4j?

Recenze je od osoby s přezdívkou @emileifrem

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Využití vztahů v sémantickém vyhledávání

Jaké je to pracovat v Neo4j?

Emil Eifrem má vztah WORKS_AT k uzlu Company s názvem Neo4j

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Z textových vlastností k embeddings

 

  • Vytvoření embeddings uzlů z vlastnosti text

scéna se vztahy HAS_CHUNK k uzlům Chunk s řetězcovou vlastností

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Z textových vlastností k embeddings

 

  • Vytvoření embeddings uzlů z vlastnosti text
  • Vektorové vyhledávání v embeddings
  • Využití vztahů pro kontext

Textové vlastnosti uzlů slouží k vytvoření embeddingu

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Neo4j jako vektorové úložiště

from langchain_neo4j import Neo4jVector

 

  • Neo4jVector.from_documents(): Vytvoří uzly a index z objektů Document
  • Neo4jVector.from_existing_graph(): Vytvoří index nad existující kombinací štítku a vlastnosti
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Rozdělení existujících vlastností uzlů na části

Diagram znalostního grafu se zvýrazněným vztahem HAS_SCENE z uzlu Act na uzel Scene

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']
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Rozdělení existujících vlastností uzlů na části

  • Rozdělení text podle "\n\n"
  • Scénické poznámky mají jeden řádek
  • Repliky začínají jménem postavy
    • Následující řádky obsahují vyslovená slova
 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...
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Rozdělení existujících vlastností uzlů na části

# 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:])
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Rozdělení existujících vlastností uzlů na části

# ...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"))
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Vytvoření vektorového indexu v existujícím grafu

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",

)
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Vektorové vyhledávání s LCEL

# Create retriever
retriever = store.as_retriever()


# Invoke manually
retriever.invoke("What does Romeo think of Juliet?") # [ Document, Document, ... ]
Graph RAG s LangChain a Neo4j

Pojďme cvičit!

Graph RAG s LangChain a Neo4j

Preparing Video For Download...