Amazon Neptune kini mendukung BYOKG - RAG (GA) dengan toolkit GraphRAG sumber terbuka
Hari ini, kami mengumumkan dukungan Bring Your Own Knowledge Graph (BYOKG) untuk Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan GraphRAG Toolkit sumber terbuka. Kemampuan baru ini memungkinkan pelanggan untuk menghubungkan grafik pengetahuan yang ada ke model bahasa besar (LLM), yang memungkinkan aplikasi AI Generatif yang memberikan respons yang lebih akurat, kaya konteks, dan dapat dijelaskan berdasarkan data tepercaya dan terstruktur.
Sebelumnya, pelanggan yang ingin menggunakan grafik hasil kurasi mereka sendiri untuk RAG harus membangun alur kerja khusus dan logika pengambilan untuk mengintegrasikan kueri grafik ke dalam alur kerja AI generatif. Dengan dukungan BYOKG, pengembang kini dapat langsung memanfaatkan grafik spesifik domain mereka, seperti yang disimpan di Amazon Neptune Database atau Neptune Analytics, melalui GraphRAG Toolkit. Hal ini memudahkan operasionalisasi RAG yang sadar grafik, mengurangi halusinasi dan meningkatkan penalaran melalui hubungan multi-hop dan temporal. Misalnya, asisten investigasi penipuan dapat memeriksa grafik pengetahuan perusahaan jasa keuangan untuk menemukan pola transaksi yang mencurigakan dan memberikan penjelasan kontekstual kepada analis. Demikian pula, chatbot operasi telekomunikasi dapat mendeteksi serangkaian menara seluler yang terhubung terus-menerus mengalami kegagalan, melacak jalur ketergantungan ke sakelar jaringan yang terpengaruh, lalu memandu teknisi menggunakan dokumen SOP tentang cara mengatasi masalah tersebut. Pengembang cukup mengonfigurasi GraphRAG Toolkit dengan sumber data grafik yang ada, dan alat tersebut akan mengatur strategi pengambilan yang menggunakan kueri grafik bersama pencarian vektor untuk meningkatkan output AI generatif.
Untuk mempelajari lebih lanjut dan memulai, kunjungi Panduan Pengguna GraphRAG Toolkit.