تدعم Amazon Neptune الآن BYOKG - RAG (GA) مع مجموعة أدوات GraphRAG مفتوحة المصدر
نعلن اليوم عن دعم الرسم البياني إحضار المعرفة الخاصة بك (BYOKG) للتوليد المعزز بالاسترداد (RAG) باستخدام مجموعة أدوات GraphRag مفتوحة المصدر. تتيح هذه الإمكانية الجديدة للعملاء ربط الرسوم البيانية المعرفية الحالية لديهم بنماذج اللغات الكبيرة (LLM)، مما يتيح تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد التي تقدم استجابات أكثر دقة وغنية بالسياق وقابلة للتفسير تستند إلى بيانات موثوقة منظمة.
في السابق، كان على العملاء الذين أرادوا استخدام الرسوم البيانية المنسقة الخاصة بهم لـ RAG إنشاء مسارات مخصصة ومنطق الاسترداد لدمج استعلامات الرسم البياني في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي المولّد. مع دعم BYOKG، يمكن للمطورين الآن الاستفادة بشكل مباشر من الرسوم البيانية الخاصة بالنطاق، مثل تلك المخزنة في قاعدة بيانات Amazon Neptune أو Neptune Analytics، من خلال مجموعة أدوات GraphRag. هذا يجعل من السهل تشغيل RAG المدرك للرسم البياني، مما يقلل من حالات الهلوسة ويحسن التفكير في العلاقات متعددة القفزات والعلاقات الزمنية. على سبيل المثال، يمكن لمساعد التحقيق في الاحتيال الاستعلام عن الرسم البياني المعرفي لشركة الخدمات المالية لإظهار أنماط المعاملات المشبوهة وتزويد المحللين بالتفسيرات السياقية. وبالمثل، يمكن لروبوت الدردشة الخاص بعمليات الاتصالات اكتشاف فشل سلسلة من الأبراج الخلوية المرتبطة باستمرار، وتتبع مسارات التبعية لمفاتيح الشبكة المتأثرة، ثم توجيه الفنيين الذين يستخدمون مستندات SOP حول كيفية حل المشكلة. يقوم المطورون ببساطة بتكوين مجموعة أدوات GraphRag مع مصدر بيانات الرسم البياني الحالي الخاص بهم، وسيقوم بتنسيق استراتيجيات الاسترداد التي تستخدم استعلامات الرسم البياني جنبًا إلى جنب مع بحث المتجهات لتعزيز مخرجات الذكاء الاصطناعي المولّد.
لمعرفة المزيد وبدء الاستخدام، تفضل بزيارة دليل مستخدم مجموعة الأدوات.