生成 AI と機械学習
グラフを使用すべき理由
グラフ検索拡張生成 (GraphRAG) は、グラフ分析とベクトル検索の両方の機能を活用して AI 応答の正確性、包括性、説明可能性を高めることにより、RAG を次のレベルに引き上げます。GraphRAG は、データ内のエンティティまたは構造要素間の関係 (ドキュメントの塊を含むセクションやタイトルなど) を活用して、最も関連性の高いデータを RAG アプリケーションへの入力として提供することでこれを実現します。関連するエンティティやトピック間でマルチホップ接続を行い、これらの事実を使用して生成応答を補強することができます。
Amazon Neptune の機能
1. GraphRAG
Amazonでは、GraphRAG アプリケーションを作成して実行するためのフルマネージドオプションとセルフマネージドオプションを提供しています。
- フルマネージド: Amazon Bedrock ナレッジベースは、世界初のフルマネージド GraphRAG 機能を提供します。グラフと埋め込みの作成とメンテナンスが自動的に管理されるため、顧客はより適切な回答をエンドユーザーに提供できます。この機能により、チャンキングストラテジーの作成や、LLM やベクトルストアとの複雑な RAG 統合など、グラフに関する深い専門知識が不要になります。
- セルフマネージド: カスタムデータソース/サードパーティ製品 (基本モデル、ベクトルストア、データストア) へのセルフホストまたは接続を検討している場合、2 つの選択肢があります。
- AWS GraphRAG Python ツールキット: 新しいオープンソースの GraphRAG ツールキットは最新の基盤モデルとグラフモデルをサポートします。非構造化データからグラフの構築を自動化し、ユーザーの質問に答えるときにこのグラフをクエリするためのフレームワークを提供します。
- オープンソースフレームワーク: Neptune は LangChain と LlamaIndex の両方と統合することで、GraphRAG アプリケーションの作成を簡素化します。これにより、Amazon Bedrock で利用できるような LLM を使用してアプリケーションを簡単に構築できます。AWS は、これら両方の人気のオープンソースプロジェクトをサポートし、貢献しています。
2. 機械学習
- Neptune Machine Learning (ML): Neptune ML は、ML モデルを自動的に作成およびトレーニングし、グラフデータに適用します。Deep Graph Library (DGL) を使用してワークロードに最適な ML モデルが自動的に選択されてトレーニングが行われるため、従来は数週間を要していたグラフデータでの ML ベースの予測を数時間で行うことができます。
- グラフ用の自然言語クエリ生成: Gremlin や Cypher などのクエリ言語に慣れていない場合は、Neptune と NeptuneOpenCypherQAChain を統合することで、自然言語を使用して Neptune グラフデータベースに質問することができます。例えば、英語の質問を openCypher クエリに翻訳し、人間が読める応答を返すことができます。このチェーンは、「米国のどの空港が、最も長い出発路線と最も短い出発路線を持っていますか?」などの質問に答えることができます。
ユースケース
GraphRAG は、IT サービスデスクとコンタクトセンターの改善に使用できます。例えば、GraphRAG を使用すると、Security Operations Center (SOC) チームがアラートをより正確に解釈して、重要なシステムの保護に役立てることができます。ヘルスケアメンバーサポートチャットボットは、大量の医学文献から関連情報をすばやく見つけて、患者の症状、治療、結果に関する複雑な質問に答えることができます。
GraphRAG アプリケーションは、財務計画および会計 (FP&A)、マーケティング、法務、人事などの企業機能のチームに深いインサイトをもたらします。例えば、企業の法務チームは、税関連法令、規制、判例に関する情報をより効果的に見つけて、事案の戦略のアイデアを練ることができます。マーケティングチームは、見込み客のソーシャルコネクションと購入履歴に基づいて、Customer 360 ビューを作成できます。
あらゆる業界の企業が GraphRAG の恩恵を受けています。たとえば、製薬業界では、研究開発チームが GraphRAG を使用して医薬品の研究や試験をスピードアップできます。投資銀行業界において、デューディリジェンスチームは、複雑な関係をマッピングし、企業申告の全体像を提供する GraphRAG の能力を活用して、規制上の権利や競争の動向など、他の方法ではすぐには明らかにならないようなインサイト (規制上の権利や競争のダイナミクスなど) を RAG で明らかにすることができます。
開始方法
始めるには、次のようなさまざまな方法があります:
- AWS GraphRAG ツールキット
- GraphRAG サンプルソリューション
- AWS CloudFormation を使用した Neptune ML クイックスタートテンプレート
- Amazon Neptune と LangChain で自然言語を使用してグラフクエリを簡略化する (デモ)
- ドキュメント: グラフでの機械学習のための Amazon Neptune ML