Amazon Neptune で GraphRAG アプリケーションを構築するための LlamaIndex のサポートを発表

投稿日: 2024年5月22日

本日より、Amazon Neptune に保存されているナレッジグラフと、Amazon Bedrock で利用できるような大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションを構築するための一般的なオープンソースフレームワークである LlamaIndex を組み合わせることで、Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRag) アプリケーションを構築できるようになりました。

生成 AI アプリケーションの構築を検討しているお客様は、LLM のアウトプットを改善するために Retrieval-Augmented Generation (RAG) を使用することがよくあります。そうすることで、さまざまなコンテキストで関連性、正確性、有用性が維持されます。RAG は、LLM の既に強力な機能を、モデルを再トレーニングすることなく、特定の分野や組織の内部ナレッジベースに拡張します。ナレッジグラフは、組織の情報資産を明示的に集約および統合します。GraphRag は、ナレッジグラフ、既存のグラフ、またはソースデータから生成されたグラフを使用して、基礎となるコンテンツ全体で概念とエンティティを関連付け、RAG アプリケーションをさらに改善します。たとえば、「私の取引ポートフォリオの企業に影響を与えるニュースイベントについて教えてください」と尋ねられた場合、GraphRag アプリは、サプライチェーンの上流と下流の依存関係に関するニュース記事を特定することで応答することもできます。その結果、それらの企業に影響を与える可能性があります。本日の発表により、LlamaIndex を使用して、Amazon Neptune に格納されているナレッジグラフを使用して GraphRag アプリケーションを作成できます。

使用を開始するには、Amazon Neptune GraphStore のドキュメントを参照してください。