Amazon Neptune unterstützt nun BYOKG – RAG (GA) mit dem Open-Source-Toolkit GraphRAG.
Heute geben wir die Unterstützung von Bring Your Own Knowledge Graph (BYOKG) für Retrieval-Augmented Generation (RAG) unter Verwendung des Open-Source-GraphRAG-Toolkits bekannt. Diese neue Funktion ermöglicht es Kunden, ihre bestehenden Wissensdiagramme mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu verbinden, wodurch generative KI-Anwendungen ermöglicht werden, die genauere, kontextreichere und erklärbare Antworten liefern, die auf vertrauenswürdigen, strukturierten Daten basieren.
Bisher mussten Kunden, die ihre eigenen kuratierten Graphen für RAG verwenden wollten, benutzerdefinierte Pipelines und Abfragelogiken erstellen, um Graphabfragen in generative KI-Workflows zu integrieren. Mit BYOKG-Unterstützung können Entwickler nun ihre domänenspezifischen Diagramme, wie beispielsweise die in Amazon Neptune Database oder Neptune Analytics gespeicherten, direkt über das GraphRAG Toolkit nutzen. Dies erleichtert die Operationalisierung von diagramm-bewusstem RAG, reduziert Halluzinationen und verbessert die Argumentation über Multi-Hop- und zeitliche Beziehungen hinweg. Beispielsweise kann ein Assistent für Betrugsermittlungen das Wissensdiagramm eines Finanzdienstleistungsunternehmens abfragen, um verdächtige Transaktionsmuster aufzudecken und Analysten kontextbezogene Erklärungen zu liefern. Ebenso kann ein Chatbot für den Telekommunikationsbereich erkennen, dass eine Reihe miteinander verbundener Mobilfunkmasten wiederholt ausfällt, die Abhängigkeitspfade zu den betroffenen Netzwerk-Switches zurückverfolgen und dann Techniker anhand von SOP-Dokumenten bei der Behebung des Problems unterstützen. Entwickler konfigurieren das GraphRAG Toolkit einfach mit ihrer vorhandenen Diagrammdatenquelle, und es koordiniert Abrufstrategien, die Diagrammabfragen zusammen mit Vektor-Suche verwenden, um generative KI-Ergebnisse zu verbessern.
Um mehr zu erfahren und loszulegen, besuchen Sie bitte das GraphRAG Toolkit-Benutzerhandbuch.