Utilisation des graphes de connaissances pour construire des applications GraphRAG avec Amazon Bedrock et Amazon Neptune

La génération augmentée de récupération (RAG) combine de grands modèles de langage avec des sources de connaissances externes pour produire du contenu précis et informatif en exploitant à la fois la compréhension contextuelle du modèle de langage et les données factuelles provenant de diverses sources. L'efficacité de la RAG est fortement influencée par le choix des sources de données, les graphes de connaissances étant particulièrement avantageux en raison de leur représentation structurée des entités et des relations du monde réel. Les graphes de connaissances permettent une récupération et une intégration d'informations efficaces, ce qui permet à la RAG de produire des réponses fondées sur des faits. Amazon Bedrock est un service géré qui fournit accès à divers modèles de base de génération AI pour la construction d'applications AI génératives. En utilisant Amazon Bedrock et Amazon Neptune, une solution GraphRAG peut être mise en œuvre avec le framework LlamaIndex, qui orchestre l'interaction entre les grands modèles de langage et les graphes de connaissances. Ce setup implique la configuration d'un graphe de connaissances Customer 360 dans Neptune et son intégration avec Bedrock via LlamaIndex pour une récupération et une raison améliorées. La solution implique la mise en place du graphe de connaissances, la configuration des composants, l'intégration de Neptune avec LlamaIndex et la mise en place d'un retriever pour effectuer des recherches de sous-graphes. L'ingénierie de prompt améliore la précision en convertissant les prompts en langage naturel en requêtes Cypher pour une récupération précise à partir du graphe de connaissances. Les tests impliquent la génération de recommandations de produits personnalisés basées sur les données utilisateur extraites du graphe de connaissances, montrant la capacité du système à fournir des réponses adaptées. Enfin, la solution démontre le potentiel de GraphRAG pour combiner la compréhension du langage naturel avec des connaissances structurées pour produire des réponses précises et informatives, soulignant les capacités d'intégration d'Amazon Bedrock et d'Amazon Neptune pour faciliter des applications AI avancées.