Text-to-Cypher Graph RAG с Neo4j

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Схема приложения: ввод пользователя поступает в приложение, затем запрос отправляется в LLM

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Схема приложения, в которой поставлена задача сгенерировать запрос на Cypher

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Шаг генерации Cypher в приложении использует схему графовой базы данных

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Схема приложения: генерация запроса на Cypher с последующим этапом выполнения

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Запрос на Cypher выполняется приложением, и результаты возвращаются обратно

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Результаты, полученные с помощью запроса на Cypher, возвращаются в приложение

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Преобразование естественного языка в Cypher

Результаты подставляются в промпт и готовы к отправке в LLM

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Создание цепочки text-to-Cypher

prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(""" 
You are an expert Neo4j developer. Use the following database schema to write 
a Cypher statement to answer the user's question...

Schema: {schema}
Question: {question}
""", partial_variables={"schema": graph.schema})


# Compile the chain
cypher_chain = cypher_prompt | llm | StrOutputParser()


# Invoke the chain
cypher_chain.invoke({"question": "Who wrote Building Knowledge Graphs?"})

MATCH (b:Book {title: "Building Knowledge Graphs"})-[:WRITTEN_BY]->(a:Author) ...
Graph RAG с LangChain и Neo4j
QA_PROMPT = "You are a helpful assistant. Use the data retrieved from the graph to answer the
user's question. Data: {context}"

answer_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessagePromptTemplate.from_template(QA_PROMPT),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template("Question: {question}")
])
Graph RAG с LangChain и Neo4j
cypher_qa_chain = (
  # Generate and execute the Cypher to get results
  {

    "question": RunnablePassthrough()

    "context": text_to_cypher_chain | RunnableLambda(lambda cypher: graph.query(cypher)),

  }

  # Format prompt and pass to LLM
  | answer_prompt | answer_llm | StrOutputParser()

)


res = cypher_qa_chain.invoke({"question": "Who wrote Building Knowledge Graphs?"})

Building Knowledge Graphs was written by Dr Jesus Barrasa and Dr Jim Webber...
Graph RAG с LangChain и Neo4j

Давайте потренируемся!

Graph RAG с LangChain и Neo4j

Preparing Video For Download...