Bilgi grafikleri kullanarak Amazon Bedrock ve Amazon Neptune ile GraphRAG uygulamaları oluşturma

Alıntılar, büyük dil modellerini dışsal bilgi kaynaklarıyla birleştirerek, hem dil modelinin bağlamsal anlayışını hem de çeşitli kaynaklardan elde edilen olgusal verileri kullanarak doğru ve bilgilendirici içerik oluşturan büyük dil modellerini ve dışsal bilgi kaynaklarını kullanarak doğru ve bilgilendirici içerik oluşturan bir tekniktir. Alıntılar'ın etkinliği, özellikle olgusal verilerinstructured temsilini sunan bilgi grafikleri gibi bilgi kaynaklarının seçimine dayanmaktadır. Bilgi grafikleri, verilerin verimli bir şekilde geri çağrılması ve bütünleştirilmesi için izin verir, böylece Alıntılar'ın olgusal bilgilerle temellendirilmiş yanıtlara sahip olmasını sağlar. Amazon Bedrock, oluşturma AI uygulamaları için yüksek performanslı temel modellere erişim sağlayan yönetilen bir hizmettir. Amazon Bedrock ve Amazon Neptune kullanarak, LlamaIndex framework'iyle GraphRAG çözümünü uygulayabiliriz. Bu kurulum, Neptune'da Müşteri 360 bilgi grafiğini yapılandırmayı ve onu LlamaIndex aracılığıyla Bedrock ile bütünleştirmeyi içerir. Bu, bilgi geri çağrılması ve akıl yürütme için iyileştirilmiş yetenekler sağlar. Çözüm, bilgi grafiğini yapılandırmayı, bileşenleri yapılandırmayı, Neptune'u LlamaIndex ile bütünleştirmeyi ve alt-grafik geri çağrılması için bir geri çağırıcıyı oluşturmayı içerir. Doygun mühendisliği, doğal dil talimatlarının Cypher sorgularına dönüştürülmesi için kullanılır, bu da bilgi grafiğinden kesin geri çağrılara izin verir. Test, kullanıcı verilerine dayanarak oluşturulan kişiselleştirilmiş ürün tavsiyeleriyle gösterilir, bu da sistemin uyarlanmış yanıtlara sahip olma yeteneğini gösterir. Sonuç olarak, çözüm, doğal dil anlayışını yapılandırılmış bilgiyle birleştiren GraphRAG'ın, doğru ve bilgilendirici yanıtlara sahip olma yeteneğini gösterirken, Amazon Bedrock ve Amazon Neptune'in, gelişmiş AI destekli uygulamaları kolaylaştırma yeteneklerini vurgulamaktadır.