Mit Wissensgraphen GraphRAG-Anwendungen mit Amazon Bedrock und Amazon Neptune erstellen

Wissensrückgewinnungsgestützte Generation (RAG) kombiniert große Sprachmodelle mit externen Wissensquellen, um genaue und informative Inhalte zu generieren, indem es sowohl das sprachliche Verständnis des Modells als auch tatsächliche Daten aus verschiedenen Quellen nutzt. Die Effektivität von RAG hängt stark von der Wahl der Datenquellen ab, wobei Wissensgraphen aufgrund ihrer strukturierten Darstellung realer Entitäten und Beziehungen besonders vorteilhaft sind. Wissensgraphen ermöglichen eine effiziente Informationsrückgewinnung und -integration, was RAG ermöglicht, auf tatsächlichen Fakten basierende Antworten zu generieren. Amazon Bedrock ist ein verwaltetes Service, das Zugang zu verschiedenen leistungsfähigen Basismodellen für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen bietet. Mit Amazon Bedrock und Amazon Neptune kann eine GraphRAG-Lösung mit dem LlamaIndex-Framework implementiert werden, das die Interaktion zwischen großen Sprachmodellen und Wissensgraphen orchestriert. Dieses Setup umfasst die Einrichtung des Wissensgraphen, die Konfiguration der Komponenten, die Integration von Neptune mit LlamaIndex für eine verbesserte Informationsrückgewinnung und -schlussfolgerung. Die Lösung beinhaltet die Einrichtung des Wissensgraphen, die Konfiguration der Komponenten, die Integration von Neptune mit LlamaIndex und die Einrichtung eines Retrievers für Sub-Graph-Rückgewinnungen. Die Prompt-Engineering verbessert die Genauigkeit, indem sie natürliche Sprachprompts in Cypher-Abfragen umwandelt, um präzise Informationen aus dem Wissensgraphen zu extrahieren. Die Tests umfassen die Generierung personalisierter Produktvorschläge auf der Grundlage von Nutzerdaten, die aus dem Wissensgraphen abgerufen wurden, was die Fähigkeit des Systems zeigt, maßgeschneiderte Antworten zu liefern. Schließlich zeigt die Lösung das Potenzial von GraphRAG, um natürliches Sprachverständnis mit strukturiertem Wissen zu kombinieren, um genaue und informative Antworten zu generieren, und betont die Integrationsfähigkeiten von Amazon Bedrock und Amazon Neptune bei der Entwicklung leistungsfähiger KI-Anwendungen.