Använda kunskapsgrafer för att bygga GraphRAG-applikationer med Amazon Bedrock och Amazon Neptune

Återhämtning Augmented Generation (RAG) kombinerar stora språkmodeller med externa kunskapskällor för att generera exakt och informativt innehåll genom att utnyttja både språkmodellens kontextuella förståelse och faktiska data från olika källor. RAG:s effektivitet påverkas starkt av valet av datakällor, med kunskapsgrafer som är särskilt fördelaktiga på grund av deras strukturerade representation av världen och relationer. Kunskapsgrafer möjliggör effektiv informationsåtervinning och integration, vilket tillåter RAG att producera svar baserade på faktiska kunskaper. Amazon Bedrock är en hanterad tjänst som ger åtkomst till olika högpresterande grundmodeller för att bygga generativa AI-applikationer. Med Amazon Bedrock och Amazon Neptune kan en GraphRAG-lösning implementeras med LlamaIndex-ramverket, som orkestrerar interaktionen mellan stora språkmodeller och kunskapsgrafer. Denna konfiguration innebär att man ställer in en Customer 360-kunskapsgraf i Neptune och integrerar den med Bedrock via LlamaIndex för förbättrad informationsåtervinning och resonemang. Lösningen innebär att man ställer in kunskapsgrafen, konfigurerar komponenterna, integrerar Neptune med LlamaIndex och ställer in en retriever för att utföra sub-graf-återvinningar. Promptteknik ökar precisionen genom att konvertera naturligt språk till Cypher-frågor för exakt återvinning från kunskapsgrafen. Testning innebär att generera personliga produktrekommendationer baserade på användardata som hämtats från kunskapsgrafen, vilket visar systemets förmåga att ge skräddarsydda svar. Slutligen visar lösningen potentialen för GraphRAG att kombinera naturligt språk med strukturerad kunskap för att generera exakta och informativa svar, understrykande integrationsförmågan hos Amazon Bedrock och Amazon Neptune i att underlätta avancerade AI-drivna applikationer.