Amazon Neptune artık açık kaynaklı GraphRAG araç seti ile BYOKG - RAG (GA) 'yi destekliyor
Bugün, açık kaynaklı GraphRAG araç setini kullanarak Almayla Artırılmış Üretim (RAG) için Kendi Bilgi Grafiğini Getir (BYOKG) desteğini duyuruyoruz. Bu yeni özellik, müşterilerin mevcut bilgi grafiklerini büyük dil modellerine (LLM'ler) bağlamalarına olanak tanıyarak güvenilir, yapılandırılmış verilere dayalı daha doğru, bağlam açısından zengin ve açıklanabilir yanıtlar sunan Üretken Yapay Zeka uygulamaları oluşturmaya olanak tanır.
Eskiden, RAG için kendi seçili grafiklerini kullanmak isteyen müşteriler grafik sorgularını üretken yapay zekaya entegre etmek için iş akışlarına özel iş hatları ve alım mantığı oluşturmak zorundaydı. BYOKG desteğiyle geliştiriciler artık GraphRag araç seti aracılığıyla Amazon Neptune Veri Tabanı veya Neptune Analiz'de depolananlar gibi etki alanına özgü grafiklerinden doğrudan yararlanabilirler. Bu, grafiğe duyarlı RAG'yi operasyonel hale getirmeyi kolaylaştırır, halüsinasyonları azaltır ve çoklu atlama ve zamansal ilişkiler üzerinde akıl yürütmeyi geliştirir. Örneğin, bir dolandırıcılık soruşturma asistanı, bir finansal hizmetler şirketinin şüpheli işlem modellerini ortaya çıkarmak ve analistlere bağlamsal açıklamalar sağlamak için bilgi grafiği sorgulayabilir. Benzer şekilde, bir telekom operasyonları sohbet robotu, bir dizi bağlantılı baz istasyonunun sürekli olarak başarısız olduğunu tespit edebilir, etkilenen ağ anahtarlarının bağımlılık yollarını izleyebilir ve ardından sorunun nasıl çözüleceği konusunda SOP belgelerini kullanarak teknisyenlere rehberlik edebilir. Geliştiricilerin sadece GraphRAG araç setini kendi mevcut veri kaynağı grafikleriyle yapılandırması gerekir. GraphRAG araç seti, üretken yapay zekanın çıktılarını geliştirmek için vektör aramayla birlikte grafik sorgularını kullanan alma stratejilerini kendi kendine düzenler.
Daha fazla bilgi edinmek ve başlamak için GraphRAG Araç Seti Kullanıcı Kılavuzu'nu ziyaret edin.