Amazon Bedrock 및 Amazon Neptune를 사용하여 지식 그래프를 기반으로 GraphRAG 애플리케이션 구축

검색증강생성(RAG)은 대규모 언어 모델과 외부 지식 원천을 결합하여 언어 모델의 문맥 이해와 다양한 원천에서 얻은 사실 데이터를 활용하여 정확하고 정보가 풍부한 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. RAG의 효율성은 특히 지식 그래프와 같은 데이터 원천의 선택에 의해 크게 영향을 받습니다. 지식 그래프는 실제 세계의 엔티티와 관계를 구조화된 형태로 표현하여 효율적인 정보 검색과 통합을 가능하게 하여 RAG이 사실 지식을 기반으로 하는 응답을 생성할 수 있습니다. Amazon Bedrock은 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 다양한 고성능 기본 모델에 액세스할 수 있는 관리 서비스입니다. Amazon Bedrock과 Amazon Neptune를 사용하여 LlamaIndex 프레임워크와 함께 GraphRAG 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이 설정에는 Neptune에서 고객 360 지식 그래프를 구성하고 LlamaIndex를 통해 Bedrock과 통합하여 향상된 정보 검색과 추론을 가능하게 하는 작업이 포함됩니다. 해결책에는 지식 그래프를 설정하고 구성 요소를 구성하며 Neptune를 LlamaIndex와 통합하고 하위 그래프 검색을 수행하는 검색기를 설정하는 등이 포함됩니다. 프롬프트 엔지니어링은 자연어 프롬프트를 Cypher 쿼리로 변환하여 지식 그래프에서 정확한 검색을 수행하는 데 사용됩니다. 테스트에서는 지식 그래프에서 검색된 사용자 데이터를 기반으로 개인화된 제품 추천을 생성하여 시스템이 맞춤형 응답을 제공할 수 있는 기능을 보여줍니다. 마지막으로 이 해결책은 Amazon Bedrock과 Amazon Neptune가 고급 AI 기반 애플리케이션을 구현하는 데 필요한 통합 기능을 제공하는 것을 보여주는 GraphRAG의 가능성을 강조합니다.