Utilizar grafos de conocimiento para construir aplicaciones GraphRAG con Amazon Bedrock y Amazon Neptune

Recuperación Aumentada por Generación (RAG) combina grandes modelos de lenguaje con fuentes de conocimiento externas para generar contenido preciso y informativo, aprovechando tanto la comprensión contextual del modelo de lenguaje como los datos factuales de varias fuentes. La efectividad de RAG se ve muy influenciada por la elección de las fuentes de datos, siendo especialmente beneficiosos los grafos de conocimiento debido a su representación estructurada de entidades y relaciones del mundo real. Los grafos de conocimiento permiten la recuperación y la integración de información eficientes, lo que permite a RAG producir respuestas basadas en conocimientos factuales. Amazon Bedrock es un servicio administrado que ofrece acceso a modelos de fundamento de alto rendimiento para construir aplicaciones de IA generativas. Utilizando Amazon Bedrock y Amazon Neptune, se puede implementar una solución GraphRAG con el marco de trabajo LlamaIndex, que orquesta la interacción entre los grandes modelos de lenguaje y los grafos de conocimiento. Esta configuración implica establecer el grafo de conocimiento, configurar los componentes, integrar Neptune con LlamaIndex y configurar un buscador para realizar recuperaciones de sub-grafos. La ingeniería de prompts mejora la precisión al convertir prompts de lenguaje natural en consultas Cypher para la recuperación precisa del grafo de conocimiento. Las pruebas implican generar recomendaciones de productos personalizadas basadas en datos de usuario recuperados del grafo de conocimiento, mostrando la capacidad del sistema para proporcionar respuestas adaptadas. Por último, la solución demuestra el potencial de GraphRAG para combinar la comprensión del lenguaje natural con el conocimiento estructurado para generar respuestas precisas y informativas, destacando las capacidades de integración de Amazon Bedrock y Amazon Neptune para facilitar aplicaciones de IA avanzadas.