Käyttämällä tietokilpiä GraphRAG-sovellusten rakentamiseen Amazon Bedrockin ja Amazon Neptunen kanssa

Hae ja Lisää Generointi (RAG) yhdistää suuret kielimallit ulkoisiin tietolähteisiin tuottaakseen tarkkoja ja informatiivisia sisältöjä hyödyntämällä sekä kielimallin kontekstuaalista ymmärrystä että faktatietoa eri lähteistä. RAG:n tehokkuus riippuu erittäin paljon valittavista tietolähteistä, ja tietokannat ovat erityisen hyödyllisiä johtuen niiden rakenteellisesta esittämästä todellisuuden entiteeteistä ja suhteista. Tietokannat mahdollistavat tehokkaan tiedon hakemisen ja yhdistämisen, mikä sallii RAG:n tuottaa vastaukset, jotka perustuvat faktatietoon. Amazon Bedrock on hallinnoitu palvelu, joka tarjoaa pääsyn eri suorituskykyisiin perusmalleihin generatiivisten AI-sovellusten kehittämiseen. Amazon Bedrockin ja Amazon Neptunen avulla voidaan toteuttaa GraphRAG-ratkaisu LlamaIndex-kehyksellä, joka koordinoi suurten kielimallien ja tietokantojen välisen vuorovaikutuksen. Tämä asetelma käsittää Customer 360 -tietokannan määrittämisen Neptunessa ja sen integroimisen Bedrockin kanssa LlamaIndexin avulla, mikä vahvistaa tiedon hakemisen ja päättelyn kykyä. Ratkaisuun kuuluu tietokannan määrittäminen, osien konfiguroiminen, Neptunen integroiminen LlamaIndexin kanssa ja haejärjestelmän asentaminen aliverkkojen hakemiseksi. Kysyntätekniikka parantaa tarkkuutta muuttamalla luonnollisen kielen kysymykset Cypher-kyselyiksi tietokannasta täsmälliseen hakemiseen. Testaus käsittää henkilökohtaisten tuote-esittelyiden generoimisen käyttäjätietojen perusteella, mikä osoittaa järjestelmän kyvyn antaa soveltuvia vastauksia. Lopuksi ratkaisu osoittaa GraphRAG:n potentiaalin yhdistää luonnollinen kielijärjestelmä ja rakenteinen tieto generoimalla tarkkoja ja informatiivisia vastauksia, korostaen Amazon Bedrockin ja Amazon Neptunen yhdistämiskykyä edistyneiden AI-pohjaisten sovellusten toteuttamiseksi.