IA generativa con Amazon Neptune

Análisis de grafos de alto rendimiento y base de datos sin servidor para una escalabilidad y disponibilidad superiores

Información general

A medida que las organizaciones crean e implementan aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa, aumentan sus expectativas de precisión, exhaustividad y explicabilidad. Proporcionar un contexto empresarial y específico del dominio mediante técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG) puede ayudar hasta cierto punto: la RAG es rentable para proporcionar información actual y pertinente para la IA generativa, al tiempo que mantiene la gobernanza y el control de los datos.

La generación aumentada de recuperación de gráficos (GraphRAG) lleva la RAG al siguiente nivel al aprovechar la potencia tanto del análisis de gráficos como de la búsqueda vectorial para mejorar la precisión, la exhaustividad y la explicabilidad de las respuestas de la IA. GraphRAG lo consigue al aprovechar las relaciones entre entidades o elementos estructurales de los datos, como secciones o títulos con fragmentos de documentos, para proporcionar los datos más pertinentes como entrada a las aplicaciones RAG. Mediante el uso de gráficos de conocimiento, las aplicaciones RAG pueden recuperar conexiones de varios saltos entre entidades o temas relacionados y utilizar estos hechos para aumentar una respuesta generativa.

IA generativa con Amazon Neptune

Casos de uso

Precios

No se necesitan inversiones iniciales. Solo paga por los recursos de AWS utilizados, como Amazon SageMaker, Neptune y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Introducción

Hay muchas maneras de comenzar, entre ellas: