使用知识图谱构建 GraphRAG 应用程序与 Amazon Bedrock 和 Amazon Neptune

检索增强生成（RAG）将大型语言模型与外部知识源结合，以生成准确和信息丰富的内容。RAG的有效性高度依赖于数据源的选择，其中知识图谱由于其对现实世界实体和关系的结构化表示而特别有利。知识图谱使信息检索和集成变得高效，从而使RAG生成基于事实知识的响应。 Amazon Bedrock是一个托管服务，提供对各种高性能基础模型的访问，以便构建生成型AI应用程序。使用Amazon Bedrock和Amazon Neptune，可以通过LlamaIndex框架实现GraphRAG解决方案，该框架编排大型语言模型和知识图谱之间的交互。这种设置涉及在Neptune中配置Customer 360知识图谱，并通过LlamaIndex与Bedrock集成，以提高信息检索和推理能力。 解决方案涉及设置知识图谱、配置组件、将Neptune与LlamaIndex集成，并设置检索器以执行子图检索。Prompt工程可以提高准确性，通过将自然语言提示转换为Cypher查询，以精确地从知识图谱中检索信息。测试涉及基于从知识图谱中检索到的用户数据生成个性化产品推荐，展示了系统提供定制化响应的能力。 最后，该解决方案展示了GraphRAG结合自然语言理解与结构化知识以生成准确和信息丰富的响应的潜力，同时强调了Amazon Bedrock和Amazon Neptune在促进高级AI应用程序方面的集成能力。