KnowledgeGraphIndex folosește un LLM pentru a identifica entitățile și relațiile dintre ele (triplete subiect-predicat-obiect: ex: [LlamaIndex] -> [facilitează] -> [RAG]), permițând interogări hibride vector-graf pe baze de date precum Neo4j sau memorie locală.
from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex
index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(
documents,
max_triplets_per_chunk=4,
include_embeddings=True
)
query_engine = index.as_query_engine(include_text=True, response_mode="tree_summarize")
response = query_engine.query("Cum relationeaza modulul de Ingestie cu VectorStore?")Relații complexe: Răspunde la întrebări de tip multi-hop unde informația este dispersată pe zeci de pagini diferite.
Întrebări & Exemple practice:
KnowledgeGraphIndex: Construirea Grafurilor de Cunoștințe din Triplete Entitate-RelațieAi o întrebare despre KnowledgeGraphIndex: Construirea Grafurilor de Cunoștințe din Triplete Entitate-Relație sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.