Bruk av kunnskapsgrafer til å bygge GraphRAG-applikasjoner med Amazon Bedrock og Amazon Neptune

Henting og generering av informasjon (RAG) kombinerer store språkmodeller med eksterne kunnskapskilder for å generere nøyaktig og informativt innhold ved å utnytte både språkmodellens kontekstuelle forståelse og faktiske data fra ulike kilder. Effekten av RAG er høyt påvirket av valget av datakilder, med kunnskapsgrafer som er spesielt gunstige på grunn av deres strukturerte representasjon av virkelige enheter og relasjoner. Kunnskapsgrafer muliggjør effektiv informasjonshenting og integrering, noe tillater RAG å produsere svar basert på faktisk kunnskap. Amazon Bedrock er en administrert tjeneste som gir tilgang til ulike høy-ytende grunnmodeller for bygging av generative AI-applikasjoner. Ved å bruke Amazon Bedrock og Amazon Neptune, kan en GraphRAG-løsning implementeres med LlamaIndex-rammeverket, som orkestrerer interaksjonen mellom store språkmodeller og kunnskapsgrafer. Dette oppsettet involverer konfigurering av en Customer 360-kunnskapsgraf i Neptune og integrering med Bedrock gjennom LlamaIndex for forbedret informasjonshenting og resonnement. Løsningen innebærer å sette opp kunnskapsgrafen, konfigurere komponentene, integrere Neptune med LlamaIndex og sette opp en henter for å utføre undergraf-henting. Prompt-teknikker forbedrer nøyaktigheten ved å konvertere naturlig språk-prompts til Cypher-spørringer for presis henting fra kunnskapsgrafen. Testing involverer generering av personlige produktanbefalinger basert på brukerdata hentet fra kunnskapsgrafen, noe viser systemets evne til å gi tilpassede svar. Til slutt demonstrerer løsningen potensialet for GraphRAG å kombinere naturlig språkforståelse med strukturert kunnskap for å generere nøyaktig og informativt innhold, med vekt på integrasjonsmulighetene til Amazon Bedrock og Amazon Neptune i å muliggjøre avanserte AI-drevne applikasjoner.