Amazon Neptune hiện hỗ trợ bộ công cụ GraphRag nguồn mở
Hôm nay, chúng tôi xin công bố hỗ trợ Bộ công cụ GraphRAG nguồn mở. Tính năng mới này cải thiện hiệu năng của ứng dụng AI tạo sinh bằng cách cung cấp phản hồi toàn diện, phù hợp và dễ giải thích hơn nhờ sử dụng kỹ thuật RAG kết hợp với dữ liệu đồ thị. Bộ công cụ này cung cấp một bộ khung nguồn mở để tự động hóa việc xây dựng biểu đồ từ dữ liệu phi cấu trúc và soạn thảo chiến lược trả lời câu hỏi sẽ truy vấn biểu đồ này khi trả lời câu hỏi của người dùng.
Trước đây, khách hàng thường gặp khó khăn khi thực hiện tác vụ tìm kiếm toàn diện, nhiều bước trên nhiều nội dung khác nhau. Bằng cách xác định các thực thể chính trong tài liệu, GraphRAG khai thác mối quan hệ trong dữ liệu để cung cấp thông tin chuyên sâu, giúp đưa ra phản hồi tốt hơn cho người dùng cuối. Chẳng hạn, các nhà phân tích tài chính có thể yêu cầu chatbot thực hiện phân tích dữ liệu tài chính để dự báo doanh số của một công ty sản xuất. Các nhà phát triển ứng dụng AI tạo sinh có thể kích hoạt GraphRAG thông qua bộ công cụ Python nguồn mở mới này, bằng cách chỉ định nguồn dữ liệu và lựa chọn Cơ sở dữ liệu Amazon Neptune hoặc Neptune Analytics làm kho biểu đồ, cùng với Amazon OpenSearch phi máy chủ làm kho véc-tơ. Tính năng này sẽ tự động tạo và lưu trữ phần nhúng véc-tơ trong kho véc-tơ đã chọn, cùng với biểu đồ biểu diễn các thực thể và mối quan hệ của chúng trong kho biểu đồ đã chọn.
Bộ công cụ GraphRag là một dự án nguồn mở. Cơ sở mã của bộ công cụ này được mở, cho phép kiểm tra, sửa đổi và mở rộng, giúp dễ dàng tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu đặc thù hoặc chuyên biệt. Với bản phát hành đầu tiên, bộ công cụ cung cấp các triển khai kho biểu đồ cho cả Neptune Analytics và Cơ sở dữ liệu Neptune, triển khai kho véc-tơ cho Neptune Analytics và OpenSearch Phi máy chủ, sử dụng các FM được lưu trữ trong Amazon Bedrock. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập Hướng dẫn sử dụng.