تقدم Amazon Neptune الآن الدعم لـ PropertyGraphStore في Neptune لإنشاء تطبيقات GraphRAG أكثر موثوقية
بدءًا من اليوم، يمكنك إنشاء تطبيقات التوليد المعزز بالاسترداد للرسم البياني (GraphRAG) من خلال تمكين PropertyGraphIndex والجمع بين الرسوم البيانية المعرفية المخزنة في Amazon Neptune مع LlamaIndex، إطار عمل مفتوح المصدر شائع لبناء التطبيقات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مثل تلك المتوفرة في Amazon Bedrock. يسعدنا أن نقدم القدرة على إضافة استعلام اللغة الطبيعية عبر أداة استرجاع TextToCypher، واسترجاع الرسم البياني للمعرفة عبر أداة استرجاع Cypher Template وإنشاء Knowledge Graph Enhanced RAG والاستعلام عبر المستخلصات وأدوات الاسترجاع المدعومة.
غالبًا ما يستخدم العملاء الذين يقومون بإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لتحسين مخرجات LLM بحيث تظل ملائمة ودقيقة ومفيدة. بينما تعزز RAG قدرات LLM من خلال دمج المعرفة بالمجال المحدد دون إعادة تدريب النموذج، قد تظل تطبيقات RAG تواجه تحديات كبيرة عندما يتم توزيع المعلومات ذات الصلة عبر مصادر أو مستندات متعددة. تعمل الرسوم البيانية المعرفية على دمج معلومات المؤسسة ودمجها، مما يمكّن GraphRAG من ربط المفاهيم والكيانات عبر المحتوى. يتيح PropertyGraphIndex في تطبيقات GraphRAG الفهرسة والاستعلام الفعالين عن خصائص العقدة والعلاقات في الرسوم البيانية المعرفية، مما يتيح الاسترجاع السريع للبيانات ذات الصلة بناءً على سمات محددة. ومع هذه الانطلاقة، يمكنك الآن تحويل النص بسهولة إلى استعلامات openCypher، مما يسهل التفاعل واستخراج الأفكار من الرسوم البيانية المعرفية الخاصة بك. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الاستفادة من القوالب المحددة مسبقًا لاستعلامات openCypher الشائعة، مما يعمل على تبسيط عملية بناء الاستعلام وضمان الاتساق عبر التطبيقات. سواء كنت تتعامل مع عمليات استرجاع معقدة متعددة الخطوات أو استعلامات بسيطة، فإن PropertyGraphIndex يعزز بشكل كبير الأداء العام وقدرة حلول GraphRAG الخاصة بك.
للبدء، تفضل بزيارة وثائق Amazon Neptune GraphStore.