Gebruik van kennisgrafieken om GraphRAG-toepassingen te bouwen met Amazon Bedrock en Amazon Neptune

Opname Augmented Generation (RAG) combineert grote taalmodellen met externe kennisbronnen om accurate en informatieve inhoud te genereren door zowel de contextuele begrip van de taalmodel als feitelijke data van diverse bronnen te gebruiken. De effectiviteit van RAG wordt sterk beïnvloed door de keuze van databronnen, met kennisgrafieken als bijzonder gunstig vanwege hun gestructureerde weergave van werkelijke entiteiten en relaties. Kennisgrafieken maken efficiënte informatie-opname en -integratie mogelijk, waardoor RAG antwoorden kan produceren die zijn gefundeerd op feitelijke kennis. Amazon Bedrock is een beheerde dienst die toegang biedt tot diverse hoogpresterende basismodellen voor het bouwen van generatieve AI-toepassingen. Met Amazon Bedrock en Amazon Neptune kan een GraphRAG-oplossing worden geïmplementeerd met het LlamaIndex-framework, dat de interactie tussen grote taalmodellen en kennisgrafieken coördineert. Deze setup omvat het instellen van de kennisgrafiek, het configureren van de componenten, het integreren van Neptune met LlamaIndex en het instellen van een retriever om sub-grafieken op te nemen. Prompt-engineering verbetert de nauwkeurigheid door natuurlijke taalprompts om te zetten in Cypher-queries voor precieze opname uit de kennisgrafiek. Testen omvat het genereren van persoonlijke productaanbevelingen op basis van gebruikersdata opgenomen uit de kennisgrafiek, wat de mogelijkheid van het systeem om aangepaste antwoorden te geven demonstreert. Ten slotte toont de oplossing het potentieel van GraphRAG om natuurlijke taalbegrip te combineren met gestructureerde kennis voor het genereren van accurate en informatieve antwoorden, waarbij de integratiecapaciteiten van Amazon Bedrock en Amazon Neptune worden benadrukt bij het faciliteren van geavanceerde AI-gedreven toepassingen.