Amazon Neptune hiện hỗ trợ BYOKG – RAG (GA) với bộ công cụ GraphRAG nguồn mở
Hôm nay, chúng tôi thông báo hỗ trợ Sử dụng đồ thị kiến thức riêng (BYOKG) cho Tạo có kết hợp truy xuất thông tin ngoài (RAG) bằng cách sử dụng Bộ công cụ GraphRAG nguồn mở. Khả năng mới này cho phép khách hàng kết nối các đồ thị kiến thức hiện có của họ với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cho phép các ứng dụng AI tạo sinh cung cấp phản hồi chính xác, phong phú về ngữ cảnh hơn và có thể giải thích được dựa trên dữ liệu có cấu trúc đáng tin cậy.
Trước đây, những khách hàng muốn sử dụng đồ thị được tuyển chọn của riêng họ cho RAG phải xây dựng các quy trình tuỳ chỉnh và logic truy xuất để tích hợp các truy vấn đồ thị vào quy trình làm việc AI tạo sinh. Với hỗ trợ BYOKG, các nhà phát triển giờ đây có thể tận dụng trực tiếp các đồ thị dành riêng cho miền của họ, chẳng hạn như các đồ thị được lưu trữ trong Cơ sở dữ liệu Amazon Neptune hoặc Neptune Analytics, thông qua Bộ công cụ GraphRAG. Điều này giúp vận hành RAG nhận thức đồ thị dễ dàng hơn, giảm ảo giác và cải thiện khả năng suy luận đối với các mối quan hệ nhiều bước nhảy và theo thời gian. Ví dụ: một trợ lý điều tra gian lận có thể truy vấn đồ thị kiến thức của một công ty dịch vụ tài chính để hiển thị các mẫu hình giao dịch đáng ngờ và cung cấp cho các nhà phân tích giải thích theo ngữ cảnh. Tương tự, một chatbot hoạt động viễn thông có thể phát hiện rằng một loạt các tháp di động được liên kết liên tục bị lỗi, theo dõi các đường dẫn phụ thuộc đến các thiết bị chuyển mạch mạng bị ảnh hưởng và sau đó hướng dẫn kỹ thuật viên sử dụng tài liệu SOP về cách giải quyết vấn đề. Các nhà phát triển chỉ cần cấu hình Bộ công cụ GraphRAG với nguồn dữ liệu đồ thị hiện có của họ và Bộ công cụ sẽ điều phối các chiến lược truy xuất sử dụng các truy vấn đồ thị cùng với tìm kiếm theo véc-tơ để tăng cường đầu ra AI tạo sinh.
Để tìm hiểu thêm và bắt đầu, hãy truy cập Hướng dẫn sử dụng Bộ công cụ GraphRAG.