Amazon Neptune introduit désormais la prise en charge de PropertyGraphStore dans Neptune afin de créer des applications GraphRAG plus fiables
À partir d'aujourd'hui, vous pouvez créer des applications GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation) en installant PropertyGraphIndex et en combinant des graphes de connaissances stockés dans Amazon Neptune avec LlamaIndex, un framework open source populaire permettant de créer des applications avec de grands modèles de langage (LLM) tels que ceux disponibles dans Amazon Bedrock. Nous sommes ravis de vous présenter la possibilité d'ajouter des requêtes en langage naturel via le TextToCypher Retriever, la récupération de graphes de connaissances via le Cypher Template Retriever et la création et l'interrogation de RAG amélioré par Knowledge Graph via les extracteurs et récupérateurs pris en charge.
Les clients qui créent des applications d'IA générative utilisent souvent la génération augmentée par extraction (RAG) pour garantir la pertinence, la précision et l'utilité des résultats des LLM. Alors que RAG améliore les fonctionnalités de LLM en intégrant des connaissances de domaines spécifiques sans avoir à réentraîner le modèle, les applications RAG peuvent encore être confrontées à des défis importants lorsque les informations pertinentes sont dispersées entre plusieurs sources ou documents. Les graphes de connaissances consolident et intègrent les informations d'une organisation, permettant à GraphRAG de relier des concepts et des entités à travers le contenu. Dans les applications GraphRAG, PropertyGraphIndex permet d'indexer et d'interroger efficacement les propriétés des nœuds et des relations dans les graphes de connaissances, ce qui permet de récupérer rapidement les données pertinentes en fonction d'attributs spécifiques. Avec ce lancement, vous pouvez désormais convertir facilement du texte en requêtes openCypher, ce qui facilite l'interaction avec vos graphes de connaissances et l'extraction d'informations à partir de ceux-ci. En outre, vous pouvez utiliser des modèles prédéfinis pour les requêtes openCypher courantes, afin de rationaliser le processus de création des requêtes et de garantir la cohérence entre les applications. Que vous gériez des extractions complexes à sauts multiples ou des requêtes simples, PropertyGraphIndex améliore considérablement les performances et les capacités globales de vos solutions GraphRAG.
Pour commencer, consultez la documentation Amazon Neptune relative à GraphStore.