Amazon Neptune prend désormais en charge le kit d'outils GraphRag open source
Aujourd'hui, nous annonçons la prise en charge du kit d’outils GraphRag open source, une nouvelle fonctionnalité qui améliore les applications d'IA générative en fournissant des réponses plus complètes, pertinentes et explicables à l'aide de techniques RAG combinées à des données graphiques. Le kit d’outils fournit un cadre open source permettant d'automatiser la construction d'un graphique à partir de données non structurées et de composer des stratégies de réponse aux questions qui interrogent ce graphique lorsqu'ils répondent aux questions des utilisateurs.
Auparavant, les clients étaient confrontés à des difficultés pour effectuer des recherches exhaustives en plusieurs étapes sur des contenus disparates. En identifiant les entités clés dans les documents, GraphRag fournit des informations qui exploitent les relations au sein des données, permettant ainsi d’apporter de meilleures réponses aux utilisateurs finaux. Par exemple, les analystes financiers peuvent demander à un chatbot d'analyse financière les prévisions de ventes d'une entreprise manufacturière. Les développeurs qui créent des applications d'IA générative peuvent activer GraphRag via ce nouveau kit d’outils Python open source en spécifiant leurs sources de données et en choisissant Amazon Neptune Database ou Neptune Analytics comme magasin de graphes et Amazon OpenSearch sans serveur comme magasin vectoriel. Cela générera et stockera automatiquement des intégrations vectorielles dans le magasin vectoriel sélectionné, ainsi qu'une représentation graphique des entités et de leurs relations dans le magasin de graphiques sélectionné.
Le kit d’outils GraphRag est un projet open source. Sa base de code est ouverte à l'inspection, à la modification et à l'extension, et est donc hautement adaptable à des exigences spécifiques ou de niche. Dans sa version initiale, le kit d'outils fournit des implémentations de magasins de graphes pour Neptune Analytics et Neptune Database, ainsi que des implémentations de magasins vectoriels pour Neptune Analytics et OpenSearch Serverless, et il utilise des FM hébergés dans Amazon Bedrock. Pour en savoir plus, consultez le Guide de l'utilisateur.