Amazon Neptune bietet jetzt Unterstützung für PropertyGraphStore in Neptune, um zuverlässigere GraphRag-Anwendungen zu erstellen
Ab heute können Sie GraphRag (Graph Retrieval-Augmented Generation)-Anwendungen erstellen, indem Sie PropertyGraphindex aktivieren und Wissensgraphen, die in Amazon Neptune gespeichert sind mit LlamaIndex, einem beliebten Open-Source-Framework für die Erstellung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLM), wie sie in Amazon Bedrock verfügbar sind, kombinieren. Wir freuen uns, Ihnen die Funktion zum Hinzufügen von Abfragen in natürlicher Sprache via TextToCypher Retriever, Abrufen von Wissensgraphen via Cypher Template Retriever und Erstellen und Abfragen von Knowledge Graph Enhanced RAG via die unterstützten Extraktoren und Retriever vorstellen zu können.
Kunden verwenden Retrieval-Augmented Generation (RAG) häufig zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen, um die Relevanz, Präzision und Nützlichkeit der LLM-Ausgabe sicherzustellen. RAG erweitert zwar die LLM-Fähigkeiten durch die Integration spezifischen Domainwissens, ohne das Modell neu zu trainieren, RAG-Anwendungen stehen jedoch noch immer vor erheblichen Herausforderungen, wenn relevante Informationen über mehrere Quellen oder Dokumente verteilt sind. Wissensgraphen konsolidieren und integrieren die Informationen einer Organisation und ermöglichen es GraphRag, Konzepte und Entitäten im gesamten Inhalt in Beziehung zu setzen. PropertyGraphIndex in GraphRag-Anwendungen erlaubt das effiziente Indexieren und Abfragen von Knoten- und Beziehungseigenschaften in Wissensgraphen und ermöglicht so das schnelle Abrufen relevanter Daten auf der Basis spezifischer Attribute. Mit der Markteinführung können Sie jetzt mühelos Text in OpenCypher-Abfragen konvertieren, was die Interaktion mit Wissensgraphen und die Extraktion von Erkenntnissen aus ihnen erleichtert. Zusätzlich können Sie vordefinierte Vorlagen für gängige OpenCypher-Abfragen verwenden, um den Prozess der Abfrageerstellung zu straffen und die Konsistenz zwischen Anwendungen zu gewährleisten. Gleichgültig, ob Sie komplexe Multi-Hop-Abrufe oder einfache Abfragen verarbeiten, PropertyGraphIndex erhöht die Gesamtleistung und Funktionalität Ihrer GraphRag-Lösungen erheblich.
Erste Schritte finden Sie in der Amazon Neptune GraphStore-Dokumentation.