Использование графов знаний для разработки приложений GraphRAG с Amazon Bedrock и Amazon Neptune

Модель Retrieval Augmented Generation (RAG) объединяет крупные языковые модели с внешними источниками знаний, чтобы генерировать точный и информативный контент, используя как контекстуальное понимание языковой модели, так и фактические данные из различных источников. Эффективность RAG в значительной степени зависит от выбора источников данных, причем знание-графы особенно полезны из-за своей структурированной репрезентации реальных сущностей и отношений. Знание-графы позволяют эффективно извлекать и интегрировать информацию, что позволяет RAG генерировать ответы, основанные на фактических знаниях. Amazon Bedrock - это управляемый сервис, который обеспечивает доступ к разным высокопроизводительным основным моделям для разработки приложений генеративного искусственного интеллекта. Используя Amazon Bedrock и Amazon Neptune, можно реализовать решение GraphRAG с помощью фреймворка LlamaIndex, который оркестрирует взаимодействие между крупными языковыми моделями и знание-графами. Эта настройка включает в себя конфигурацию знание-графа Customer 360 в Neptune и его интеграцию с Bedrock через LlamaIndex для улучшения извлечения и рассуждения информации. Решение включает в себя настройку знание-графа, конфигурацию компонентов, интеграцию Neptune с LlamaIndex и настройку извлекателя для выполнения подграф-извлечений. Инженерия запросов улучшает точность, преобразуя естественные языковые запросы в запросы Cypher для точного извлечения из знание-графа. Тестирование включает в себя генерацию персонализированных рекомендаций по продуктам на основе пользовательских данных, извлеченных из знание-графа, демонстрируя способность системы предоставлять настроенные ответы. Наконец, решение демонстрирует потенциал GraphRAG по объединению понимания естественного языка со структурным знанием для генерации точных и информативных ответов, подчеркивая интеграционные возможности Amazon Bedrock и Amazon Neptune в обеспечении сложных приложений, основанных на искусственном интеллекте.