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Pipでのライブラリ導入は多少手順を直したが、ハンズオン通り
ベクトル検索なしで関連する情報を自然言語で得られた。
グラフの構造をもとにCypherクエリを生成していることもわかった。
chain = NeptuneOpenCypherQAChain.from_llm(llm = llm, graph=graph,verbose=True,)
chain.run("who played in Top Gun ?")
> Entering new NeptuneOpenCypherQAChain chain...
Generated Cypher:
MATCH (p:Person)-[:ACTED_IN]->(m:Movie {title:'Top Gun'})
RETURN p.name
Full Context:
{'ResponseMetadata': {'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'transfer-encoding': 'chunked', 'content-type':
'application/json;charset=UTF-8'}, 'RetryAttempts': 0}, 'results': [{'p.name': 'Tom Cruise'}, {'p.name': 'Kelly McGillis'}, {'p.name': 'Val Kilmer'},
{'p.name': 'Anthony Edwards'}, {'p.name': 'Tom Skerritt'}, {'p.name': 'Meg Ryan'}]}
> Finished chain.
' Based on the provided information, the main actors in Top Gun were Tom Cruise, Kelly McGillis, Val Kilmer, Anthony Edwards, Tom
Skerritt, and Meg Ryan.'
NeptuneでRAGをつくって動作確認