Anvendelse af viden grafer til at opbygge GraphRAG-applikationer med Amazon Bedrock og Amazon Neptune

Hentningsforbedret generation (RAG) kombinerer store sprogmodeller med eksterne videnkilder for at generere præcise og informative indhold ved at udnytte både sprogmodelens kontekstuelle forståelse og faktuelle data fra forskellige kilder. RAG's effektivitet påvirkes højt af valget af datakilder, med viden grafer værende særligt gavnlige på grund af deres strukturerede repræsentation af virkelige verdens enheder og relationer. Viden grafer muliggør effektiv informationshentning og integration, hvilket tillader RAG at producere svar baseret på faktuel viden. Amazon Bedrock er en managed service, der giver adgang til forskellige højt præsterende grundmodeller for at bygge generative AI-applikationer. Ved hjælp af Amazon Bedrock og Amazon Neptune kan en GraphRAG-løsning implementeres med LlamaIndex-rammeværket, som orkestrerer interaktionen mellem store sprogmodeller og viden grafer. Dette setup omfatter opsætning af en Customer 360-viden graf i Neptune og integration med Bedrock gennem LlamaIndex for forbedret informationshentning og fornuft. Løsningen omfatter opsætning af viden grafen, konfiguration af komponenterne, integration af Neptune med LlamaIndex og opsætning af en henter til at udføre undergraf-hentninger. Prompt-teknik forbedrer nøjagtigheden ved at konvertere naturlige sprog-prompter til Cypher-forespørgsler for præcis hentning fra viden grafen. Testen omfatter generering af personlige produktanbefalinger baseret på brugerdata hentet fra viden grafen, hvilket demonstrerer systemets evne til at levere skræddersyede svar. Til sidst demonstrerer løsningen potentialet for GraphRAG at kombinere naturlige sprogforståelse med struktureret viden for at generere præcise og informative svar, understreget integrationsevnen i Amazon Bedrock og Amazon Neptune i at faciliterer avancerede AI-drevne applikationer.