Utilizzo di grafi di conoscenza per creare applicazioni GraphRAG con Amazon Bedrock e Amazon Neptune

La generazione aumentata di recupero (RAG) combina grandi modelli di linguaggio con fonti di conoscenza esterne per generare contenuti accurati e informativi, sfruttando sia la comprensione contestuale del modello di linguaggio che i dati fattuali da varie fonti. L'efficacia del RAG è fortemente influenzata dalla scelta delle fonti di dati, con le knowledge graph che risultano particolarmente vantaggiose a causa della loro rappresentazione strutturata di entità e relazioni del mondo reale. Le knowledge graph consentono un recupero e un'integrazione di informazioni efficienti, permettendo al RAG di produrre risposte basate su conoscenze fattuali. Amazon Bedrock è un servizio gestito che fornisce accesso a vari modelli di base ad alte prestazioni per la costruzione di applicazioni di intelligenza artificiale generative. Utilizzando Amazon Bedrock e Amazon Neptune, una soluzione GraphRAG può essere implementata con il framework LlamaIndex, che orchestra l'interazione tra i grandi modelli di linguaggio e le knowledge graph. Questo setup coinvolge la configurazione di un grafo di conoscenza Customer 360 in Neptune e l'integrazione con Bedrock attraverso LlamaIndex per un recupero e ragionamento di informazioni avanzati. La soluzione coinvolge l'impostazione del grafo di conoscenza, la configurazione dei componenti, l'integrazione di Neptune con LlamaIndex e l'impostazione di un retriever per eseguire recupero di sub-grafi. L'ingegneria delle prompt migliora l'accuratezza convertendo le prompt in linguaggio naturale in query Cypher per il recupero preciso dal grafo di conoscenza. Il testing coinvolge la generazione di raccomandazioni di prodotti personalizzate basate sui dati utente recuperati dal grafo di conoscenza, mostrando la capacità del sistema di fornire risposte personalizzate. Infine, la soluzione dimostra il potenziale del GraphRAG per combinare la comprensione del linguaggio naturale con la conoscenza strutturata per generare risposte accurate e informative, sottolineando le capacità di integrazione di Amazon Bedrock e Amazon Neptune nel facilitare applicazioni avanzate basate sull'intelligenza artificiale.