恭喜你！

使用 LangChain 與 Neo4j 的 Graph RAG

Adam Cowley

Manager, Developer Education at Neo4j

第 1 章

文字 向量嵌入
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]

圖：顯示歌曲「Don't stop believing」歌詞中的實體關係圖。包含「小鎮男孩」，與 South Detroit 的 BORN 與 RAISED 關係

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第 1 章

節點圖：包含 Book 與兩個連到作者的 WRITTEN_BY 關係，示範節點可有多個關係。

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第 1 章

將查詢結果注入提示中，準備送到 LLM

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第 2 章

階層圖：文件與多個頁面的 1 對多關係，每頁連結多個 chunk 節點

act_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    # Split text into acts
    separators=[ r"\n\nTHE PROLOGUE.",  r"\n\nACT",
                 r"\n\n\*\*\* END"],
    is_separator_regex=True
)

scene_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    # Split act into scenes
    separators=[r"\nSCENE "],
    is_separator_regex=True
)
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第 2 章

以節點上的文字屬性建立嵌入

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第 2 章

範例網域圖：一個人在公司任職，公司位於某地址。此人持有信用卡，並在同一地點的公司下訂單

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第 3 章

entity_resolution5.jpg

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第 3 章

 

ragas.png

 

  • Context Precision：衡量擷取文件中「相關區塊比例」
  • Noise Sensitivity：衡量擷取文件中的「不相關資訊量」
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第 3 章

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接下來呢？

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graph_academy.png

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一起來練習吧！

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