Graph RAG avec LangChain et Neo4j

Passez au niveau supérieur avec vos applications RAG grâce aux graphes

Vous en avez assez des vecteurs, des embeddings et des applications RAG vectorielles ? Ne cherchez plus ! Dans ce cours, vous découvrirez comment Graph RAG peut grandement améliorer la précision et la fiabilité des applications RAG en stockant et en interrogeant les informations sous forme de nœuds et de relations. Combinez les bases de données graphe Neo4j avec LangChain et vous obtenez une manière vraiment formidable de récupérer et d’intégrer des données externes avec les LLM.

Créez des bases de données de graphes Neo4j à partir de texte non structuré

Et si mon jeu de données était du texte non structuré désordonné plutôt qu’un graphe ? Pas de panique—vous apprendrez à utiliser les LLM avec des sorties structurées pour extraire des entités et des relations à partir de texte, et créer de nouveaux nœuds et relations pour votre base de données graphe. Vous utiliserez la bibliothèque Pydantic pour définir des structures de données strictes que votre LLM devra renseigner avec les données textuelles extraites.

Combinez les vecteurs et les graphes pour un RAG hybride

Vous n’avez pas à choisir entre les vecteurs et les graphes—vous pouvez profiter du meilleur des deux mondes ! Découvrez comment vous pouvez extraire des données à partir de deux sources de données dans un seul workflow et construire soigneusement des prompts pour les intégrer dans une application RAG hybride.

Intégrez la mémoire à long terme des chatbots

Les bases de données graphiques comme Neo4j ne sont pas seulement utiles comme bases de connaissances pour la récupération ; vous pouvez aussi stocker des informations à long terme, comme les faits et préférences des utilisateurs, sous forme de graphes ! Cette mémoire à long terme peut ensuite être interrogée comme n’importe quelle autre base de données graphe afin d’intégrer ces préférences et de personnaliser vos applications.