Graphes et RAG

Graph RAG avec LangChain et Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Faites connaissance avec votre instructeur

 

  • Gestionnaire, formation des développeurs chez Neo4j
  • Formation des développeurs via Neo4j GraphAcademy
  • Plus de 20 ans d'expérience en développement logiciel
  • Plus de 10 ans d'expérience avec Neo4j

 

Photo d'Adam

1 https://graphacademy.neo4j.com
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Le R dans RAG

Diagramme d'application où une saisie utilisateur est ajoutée à une invite envoyée à un LLM

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Le R dans RAG

L'invite exige un contexte provenant de documents et de sources de données

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Le R dans RAG

Ces données sont souvent converties en incorporations vectorielles

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Où la recherche sémantique échoue-t-elle ?

Les vecteurs sont efficaces pour

  • Questions floues ou ouvertes

Les vecteurs sont peu efficaces pour

  • Questions très précises ou factuelles
  • Requêtes numériques ou à correspondance exacte
  • Requêtes logiques

Que pense Paul Graham de la Generative AI?

Dans combien de startups de Generative AI Paul Graham a-t-il investi?

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Vecteurs vs graphes de connaissances

Texte Incorporation vectorielle
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]

Un diagramme de graphe montrant les entités des paroles de « Don't Stop Believin' ». Un petit gars de ville, avec des relations BORN et RAISED vers South Detroit

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Vecteurs vs graphes de connaissances

Texte Incorporation vectorielle
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]

Les nœuds sont : une personne « Small town boy », un lieu « South Detroit », un train « Midnight Train » et un lieu « Anywhere »

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Vecteurs vs graphes de connaissances

Texte Incorporation vectorielle
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]

Les relations BORN et RAISED vont de la personne vers le lieu. La relation GOING va du nœud Midnight Train vers le nœud Anywhere

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Graphes de connaissances et Neo4j

 

  • Neo4j est la principale base de données de graphes au monde
  • Souple, schéma facultatif
  • Intégration LangChain langchain-neo4j
  • LCEL : LangChain Expression Language

Les logos de neo4j et langchain

1 https://db-engines.com/en/ranking/graph%20dbms
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Les nœuds représentent des choses

from langchain_neo4j.graphs.graph_document \
  import Node


book = Node(

    type="Book",

    id=f"9781098127107",

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

)

Un nœud Livre dans un diagramme de graphe avec des propriétés pour l'ID et le titre

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Les relations relient les nœuds

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(









    )

Deux relations WRITTEN_BY allant d'un nœud Livre vers deux nœuds Person représentant les auteurs

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Les relations relient les nœuds

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,







    )

Le nœud source de la relation WRITTEN_BY est le nœud Livre

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Les relations relient les nœuds

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,





    )

Le nœud de destination pour une relation WRITTEN_IN est une Person

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Les relations relient les nœuds

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(...)

    )

Le diagramme de nœuds incluant le Livre et deux relations WRITTEN_BY vers les auteurs, montrant qu'un nœud peut avoir plusieurs relations.

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Se connecter à Neo4j

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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Enregistrer des documents de graphe

from langchain_neo4j.graphs.graph_document import GraphDocument


# Enveloppe pour les nœuds et relations
doc = GraphDocument(

  nodes=[book, jesus, jim],

  relationships=[jesus_wrote_book, jim_wrote_book]

)


# Enregistrer les nœuds et relations dans la base de données
graph.add_graph_documents([graph_document])
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Alors, qu'est-ce que GraphRAG ?

Le diagramme précédent avec le contexte des documents et leurs incorporations

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Alors, qu'est-ce que GraphRAG ?

Le diagramme précédent avec le contexte des documents, et un graphe de connaissances ajouté montrant des nœuds et relations dérivés des documents

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Passons à la pratique !

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