생성형 AI 및 기계 학습

Amazon은 GraphRAG 애플리케이션을 생성하고 실행할 수 있는 완전관리형 및 자체 관리형 옵션을 제공합니다.

• 완전관리형: Amazon Bedrock Knowledge Bases는 세계 최초의 완전관리형 GraphRAG 기능을 제공합니다. 그래프와 임베딩의 생성 및 유지 관리를 자동으로 관리하므로 고객이 최종 사용자에게 보다 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 청킹 전략 생성, LLM 및 벡터 저장소와의 복잡한 RAG 통합 등, 심층적인 그래프 전문 지식 없이도 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
• 자체 관리형: 자체적으로 호스팅하거나 사용자 지정 데이터 소스/서드 파티 제품(파운데이션 모델, 벡터 저장소, 데이터 저장소)에 연결하려는 경우 두 가지 방법으로 연결할 수 있습니다.
  • AWS GraphRAG Python 도구 키트: 새로운 오픈 소스 GraphRAG 도구 키트는 최신 파운데이션 및 그래프 모델을 지원합니다. 비정형 데이터로부터 그래프 생성을 자동화하고 사용자 질문에 답할 때 이 그래프를 쿼리하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
  • 오픈 소스 프레임워크: Neptune은 LangChain 및 LlamaIndex와의 통합을 통해 GraphRag 애플리케이션 생성을 간소화합니다. 따라서 Amazon Bedrock에서 지원하는 것과 같은 LLM을 사용하여 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있습니다. AWS는 이 두 가지 인기 있는 오픈 소스 프로젝트 모두에 참여하며 지원하고 있습니다.

• Neptune Machine Learning(ML): Neptune ML은 그래프 데이터에 ML 모델을 자동으로 생성하고 훈련하고 적용합니다. Deep Graph Library(DGL)를 사용하여 워크로드에 가장 적합한 ML 모델을 자동으로 선택하고 훈련시키므로 그래프 데이터에 대한 ML 기반 예측을 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 수행할 수 있습니다.
• 그래프용 자연어 쿼리 생성: Gremlin이나 Cypher와 같은 쿼리 언어에 익숙하지 않은 경우NeptuneOpenCypherQAChain을 사용한 Neptune 통합 기능을 통해 자연어로 Neptune 그래프 데이터베이스에 대한 쿼리를 실행할 수 있습니다. 예를 들어 영어 질문을 openCypher 쿼리로 변환하고 사람이 읽을 수 있는 응답을 반환할 수 있습니다. 이 체인을 사용하여 “가장 긴 출발 노선과 가장 짧은 출발 노선이 있는 미국 공항은 어디입니까?”와 같은 질문에 답할 수 있습니다.