الذكاء الاصطناعي المولّد مع Amazon Neptune

تحليلات الرسم البياني عالية الأداء وقاعدة البيانات بلا خادم لتوفير قابلية توسع وتوافر فائقة

نظرة عامة

مع قيام المؤسسات ببناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولِّد (AI)، تتزايد توقعاتها للدقة والشمولية وقابلية التفسير. يمكن أن يساعد توفير السياق الخاص بالمؤسسة والمجال من خلال تقنيات مثل التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) إلى حد ما - RAG فعال من حيث التكلفة لتوفير المعلومات الحالية وذات الصلة للذكاء الاصطناعي المولّد مع الاحتفاظ بإدارة البيانات والتحكم فيها.

التوليد المعزز بالاسترداد الخاص بالرسم البياني (GraphRAG) يأخذ RAG إلى مستوٍ أعلى من خلال تسخير قوة كل من تحليلات الرسم البياني والبحث المتجه لتعزيز دقة وشمولية وقابلية شرح استجابات الذكاء الاصطناعي. يحقق GraphRAG ذلك من خلال الاستفادة من العلاقات بين الكيانات أو العناصر الهيكلية في البيانات، مثل الأقسام أو العناوين مع أجزاء من المستندات، لتوفير البيانات الأكثر صلة كمدخلات لتطبيقات RAG. من خلال استخدام الرسوم البيانية المعرفية، يمكن لتطبيقات RAG استرداد الاتصالات متعددة الخطوات بين الكيانات أو الموضوعات ذات الصلة واستخدام هذه الحقائق لزيادة الاستجابة التوليدية.

الذكاء الاصطناعي المولّد مع Amazon Neptune

حالات الاستخدام

الأسعار

لا توجد حاجة إلى استثمارات مسبقة. أنت تدفع فقط مقابل موارد AWS المستخدمة مثل Amazon SageMaker وNeptune وAmazon Simple Storage Service (Amazon S3).

بدء الاستخدام

هناك العديد من الطرق للبدء بما في ذلك: