Amazon Neptune hiện giới thiệu tính năng hỗ trợ PropertyGraphStore trong Neptune để tạo ra các ứng dụng GraphRAG đáng tin cậy hơn
Bắt đầu từ hôm nay, bạn có thể xây dựng các ứng dụng Tạo tăng cường truy xuất biểu đồ (GraphRAG) bằng cách bật PropertyGraphIndex và kết hợp các biểu đồ kiến thức được lưu trữ trong Amazon Neptune với khung nguồn mở phổ biến LlamaIndex, để tạo các ứng dụng có Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chẳng hạn như các mô hình có trong Amazon Bedrock. Chúng tôi rất vui mừng được giới thiệu khả năng thêm truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua Trình truy xuất TextToCypher, truy xuất biểu đồ kiến thức thông qua Trình truy xuất Cypher Sample và tạo RAG nâng cao biểu đồ kiến thức cũng như truy vấn thông qua các trình trích xuất và trình truy xuất được hỗ trợ.
Khách hàng xây dựng ứng dụng AI tạo sinh thường sử dụng kỹ thuật Tạo tăng cường truy xuất (RAG) để đảm bảo đầu ra LLM phù hợp, chính xác và hữu ích. Mặc dù RAG nâng cao khả năng LLM bằng cách tích hợp kiến thức miền cụ thể mà không cần đào tạo lại mô hình, các ứng dụng RAG vẫn có thể gặp phải những thách thức đáng kể khi thông tin liên quan bị phân tán trên nhiều nguồn hoặc tài liệu. Biểu đồ kiến thức hợp nhất và tích hợp thông tin của tổ chức, cho phép GraphRAG liên kết các khái niệm và thực thể trong toàn bộ nội dung. PropertyGraphIndex trong các ứng dụng GraphRAG cho phép lập chỉ mục và truy vấn hiệu quả các thuộc tính nút và mối quan hệ trong biểu đồ kiến thức, cho phép truy xuất nhanh dữ liệu liên quan dựa trên các thuộc tính cụ thể. Với lần ra mắt này, giờ đây bạn có thể dễ dàng chuyển đổi văn bản thành truy vấn openCypher, giúp bạn dễ dàng tương tác và trích xuất thông tin chi tiết từ biểu đồ kiến thức. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các mẫu được xác định trước dành cho truy vấn openCypher phổ biến, tinh giản quy trình xây dựng truy vấn và đảm bảo tính nhất quán giữa các ứng dụng. Cho dù bạn đang xử lý truy xuất nhiều bước phức tạp hay truy vấn đơn giản, PropertyGraphIndex sẽ nâng cao đáng kể hiệu suất và khả năng tổng thể cho giải pháp GraphRAG của bạn.
Để bắt đầu, hãy truy cập tài liệu về GraphStore của Amazon Neptune.