Amazon Bedrock および Amazon Neptune を使用して、GraphRAG アプリケーションを構築するためのノウハウグラフ

Retrieval Augmented Generation (RAG) は、外部の知識源と大型言語モデルを組み合わせて、文脈的な理解と、多くのソースから取得された事実上のデータを使用して、正確で情報豊富なコンテンツを生成します。RAG の効果は、特に、世界の実体と関係を構造化された形で表現しているノウレッジグラフが有効です。ノウレッジグラフは、効率的な情報の検索と統合を可能にし、RAG が事実に基づいた応答を生成できるようにします。 Amazon Bedrock は、ジェネレーティブAIアプリケーションを構築するための、管理されたサービスで、高性能の基礎モデルにアクセスできます。Amazon Bedrock と Amazon Neptune を使用して、GraphRAG ソリューションを LlamaIndex フレームワークで実装できます。このセットアップでは、Neptune において Customer 360 ノウレッジグラフを設定し、Bedrock と統合して、情報の検索と推論を強化します。 このソリューションでは、ノウレッジグラフの設定、コンポーネントの構成、Neptune と LlamaIndex の統合、サブグラフの検索を実行するリトリーバーの設定が含まれます。自然言語のプロンプトを Cypher クエリーに変換することで、検索の正確さが向上します。テストでは、ノウレッジグラフから取得されたユーザーデータに基づいて、カスタム化された製品の推奨が生成されます。このシステムがカスタム化された応答を提供できることを示します。 最後に、このソリューションは、GraphRAG が自然言語の理解と構造化された知識を組み合わせて、正確で情報豊富な応答を生成できる可能性を示しています。また、Amazon Bedrock と Amazon Neptune が高度なAIアプリケーションを実現するための統合機能を示しています。