Usando grafos de conhecimento para construir aplicativos GraphRAG com Amazon Bedrock e Amazon Neptune

Recuperação Aumentada por Geração (RAG) combina grandes modelos de linguagem com fontes de conhecimento externas para gerar conteúdo preciso e informativo, aproveitando tanto a compreensão contextual do modelo de linguagem quanto os dados factuais de várias fontes. A eficácia da RAG é altamente influenciada pela escolha das fontes de dados, com grafos de conhecimento sendo particularmente benéficos devido à sua representação estruturada de entidades e relacionamentos do mundo real. Grafos de conhecimento permitem a recuperação e integração de informações eficientes, permitindo que a RAG produza respostas baseadas em conhecimento factual. Amazon Bedrock é um serviço gerenciado que fornece acesso a modelos de fundação de alto desempenho para construir aplicativos de IA geradores. Usando Amazon Bedrock e Amazon Neptune, uma solução GraphRAG pode ser implementada com o framework LlamaIndex, que orquestra a interação entre grandes modelos de linguagem e grafos de conhecimento. Essa configuração envolve a configuração do grafo de conhecimento, a configuração dos componentes, a integração de Neptune com LlamaIndex e a configuração de um recuperador para realizar recuperações de sub-grafos. A engenharia de prompts melhora a precisão convertendo prompts de linguagem natural em consultas Cypher para recuperação precisa do grafo de conhecimento. O teste envolve gerar recomendações de produtos personalizadas com base em dados do usuário recuperados do grafo de conhecimento, demonstrando a capacidade do sistema de fornecer respostas personalizadas. Por fim, a solução demonstra o potencial do GraphRAG para combinar a compreensão da linguagem natural com conhecimento estruturado para gerar respostas precisas e informativas, enfatizando as capacidades de integração de Amazon Bedrock e Amazon Neptune em facilitar aplicativos de IA avançados.