Bedrock Claude Chat知识图谱：Neo4j与RDF集成
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/be/bedrock-claude-chat 引言
在当今的人工智能领域，知识图谱技术正扮演着越来越重要的角色。Bedrock Claude Chat作为一个基于AWS的聊天机器人项目，其知识图谱功能的实现对于提升对话质量和准确性至关重要。本文将深入探讨Bedrock Claude Chat中知识图谱的实现，重点分析Neo4j与RDF集成的相关内容。
RAG技术基础
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种通过将外部知识源与LLM（Large Language Model，大型语言模型）链接，实现更准确、详细答案生成的技术。通过参考外部知识源，可以防止单独使用LLM时容易出现的错误答案（幻觉）。
在Bedrock Claude Chat项目中，采用了pgvector这一PostgreSQL扩展来实现RAG功能，它便于进行向量搜索。选择在Amazon Aurora Serverless v2上运行pgvector，相比OpenSearch和Amazon Kendra等替代方案，在用户规模较小时更具成本效益，有助于实现更经济的启动。
RAG逻辑架构
Bedrock Claude Chat项目实现了如图所示的简单RAG逻辑：
当创建或更新机器人时，文档加载器从S3和互联网检索文档并将其转换为文本。分割器根据令牌数量将这些文本分割成多个块以提高效率。Bedrock（Cohere Multilingual）计算嵌入向量值并将其存储在数据库中。当用户提问时，同样使用Bedrock（Cohere）将句子转换为向量，然后pgvector从向量数据库中检索相似的块。问题连同搜索结果一起传递给Bedrock（Claude），后者为用户生成响应。
可以配置一些参数（参见配置RAG参数）。要自定义RAG逻辑，可以编辑用于ECS任务的embedding和用于查询处理的vector_search.py。
[!Note] 目前嵌入不支持多模态。搜索查询仅使用文本句子（忽略附加的图像）。
向量搜索实现
在Bedrock Claude Chat项目中，向量搜索功能通过vector_search.py实现。其中，_pgvector_search函数用于从pgvector获取最相关的前n个文档。该函数首先计算查询的嵌入向量，然后执行SQL查询，按嵌入向量的相似度对结果进行排序并返回。
def _pgvector_search(bot_id: str, limit: int, query: str) -> list[SearchResult]:
"""Search to fetch top n most related documents from pgvector.
Args:
bot_id (str): bot id
limit (int): number of results to return
query (str): query string
Returns:
list[SearchResult]: list of search results
"""
query_embedding = calculate_query_embedding(query)
logger.info(f"query_embedding: {query_embedding}")
search_query = """
SELECT id, botid, content, source, embedding
FROM items
WHERE botid = %s
ORDER BY embedding <-> %s
LIMIT %s
"""
results = query_postgres(search_query, (bot_id, json.dumps(query_embedding), limit))
# NOTE: results should be:
# [
# ('123', 'bot_1', 'content_1', 'source_1', [0.123, 0.456, 0.789]),
# ('124', 'bot_1', 'content_2', 'source_2', [0.234, 0.567, 0.890]),
# ...
# ]
return [
SearchResult(rank=i, bot_id=r[1], content=r[2], source=r[3])
for i, r in enumerate(results)
]
此外，search_related_docs函数根据机器人是否具有Bedrock知识库，选择使用Bedrock知识库搜索或pgvector搜索来获取相关文档。
知识图谱与Neo4j、RDF集成探讨
虽然在Bedrock Claude Chat项目的现有实现中，主要使用pgvector结合PostgreSQL来实现向量存储和搜索，以支持RAG功能，但从知识图谱的角度来看，Neo4j与RDF集成具有很大的潜力。
Neo4j是一种流行的图数据库，适合存储和查询具有复杂关系的知识图谱数据。RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）则是一种用于描述万维网资源的标准模型，便于数据交换和共享。将Neo4j与RDF集成，可以充分利用两者的优势，构建更强大的知识图谱系统。
在Bedrock Claude Chat项目中，若要集成Neo4j与RDF，可以考虑以下方向：
- 数据导入与转换：将RDF格式的知识数据导入Neo4j数据库，以便利用Neo4j的图查询能力。可以开发相应的工具或脚本，如在embedding模块中添加RDF数据处理的功能，将RDF数据转换为Neo4j支持的格式进行存储。
- 查询优化：结合Neo4j的图查询语言Cypher和RDF的查询语言SPARQL，优化知识图谱的查询性能。例如，在vector_search.py中扩展查询功能，使其能够同时支持向量搜索和图查询。
- 知识推理：利用RDF的推理能力和Neo4j的图算法，实现知识图谱的推理功能，增强聊天机器人的智能问答能力。可以在agents模块中添加知识推理相关的工具，如agent_tool.py，使机器人能够利用知识图谱进行更深入的推理和回答。
依赖与工具
Bedrock Claude Chat项目在实现RAG功能时，利用了Unstructured来解析文档，Llamaindex将文档分割成块。对于Content-Type对应text/html的内容，使用Playwright进行渲染。这些工具和库为知识图谱的构建和应用提供了有力的支持。如果要集成Neo4j与RDF，可能还需要添加Neo4j的Python驱动库以及RDF处理相关的库，如rdflib等。
结论
Bedrock Claude Chat项目通过pgvector和PostgreSQL实现了RAG功能，为聊天机器人提供了外部知识支持。虽然目前尚未直接集成Neo4j与RDF，但从知识图谱的发展趋势来看，将两者集成到项目中具有重要意义。未来可以通过数据导入转换、查询优化和知识推理等方面的工作，实现Neo4j与RDF的集成，进一步提升Bedrock Claude Chat的知识处理能力和智能水平。
通过不断探索和优化知识图谱技术，Bedrock Claude Chat有望为用户提供更准确、更丰富的对话体验，在各种应用场景中发挥更大的作用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
