Amazon Neptune artık açık kaynaklı GraphRag araç setini destekliyor
Bugün, grafik verileriyle birleştirilmiş RAG teknikleri aracılığıyla daha kapsamlı, ilgili ve açıklanabilir yanıtlar sağlayarak üretken yapay zeka uygulamalarını geliştiren yeni bir özellik olan açık kaynaklı GraphRAG Araç Seti desteğini duyuruyoruz. Araç seti, yapılandırılmamış verilerden grafik oluşturulmasını otomatikleştirmede ve kullanıcılardan gelen soruları yanıtlarken bu grafiği sorgulayan soru cevaplama stratejileri oluşturmada kullanılabilecek açık kaynaklı bir çerçeve sunar.
Daha önce müşteriler, farklı içerikler arasında kapsamlı ve çok adımlı aramalar yaparken zorluklarla karşılaşıyordu. GraphRAG, belgelerdeki temel varlıkları tanımlayarak verilerdeki ilişkilerden yararlanan öngörüler sunar ve son kullanıcılara daha iyi yanıtlar verilmesini sağlar. Örneğin finans analistleri, finansal analiz sohbet robotuna bir imalat şirketine ilişkin satış tahminleriyle ilgili soru sorabilir. Üretken yapay zeka uygulamaları oluşturan geliştiriciler, veri kaynaklarını belirtip grafik depoları olarak Amazon Neptune Veri Tabanı veya Neptune Analiz'i, vektör deposu olaraksa Amazon OpenSearch Sunucusuz'u seçerek bu yeni açık kaynaklı Python araç seti üzerinden GraphRag'ı etkinleştirebilir. Bu işlem, seçilen vektör deposundaki varlıkların ve ilişkilerinin bir grafik gösterimiyle birlikte vektör katıştırmalarının otomatik olarak oluşturulup seçilen vektör deposunda depolanmasını sağlar.
GraphRag Araç Seti açık kaynaklı bir projedir. Kod tabanı inceleme veya değişiklik yapılmasına ya da uzantı kullanılmasına açık olduğundan bu, yüksek oranda, belirli veya özel kullanım gerekliliklerine göre uyarlanabilir. Araç setinin yayınlanan ilk sürümü hem Neptune Analiz hem Neptune Veri Tabanı için grafik deposu uygulamalarının yanı sıra, Neptune Analiz ve OpenSearch Sunucusuz için vektör deposu uygulamaları sağlar. Bu set ayrıca, Amazon Bedrock'ta barındırılan FM'lerden yararlanır. Daha fazla bilgi için kullanıcı kılavuzunu ziyaret edin.