使用Bedrock和Neo4j的GraphRAG快速通道

使用Bedrock和Neo4j的GraphRAG快速通道

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， 生成式AI， Neo4j AuraDB， Generative Ai， Knowledge Graphs， Graphrag Architecture， Data Sources， Extraction And Ingestion， Knowledge Graph Storage， Serving Knowledge Graph， Enterprise Applications]

导读

对于值得信赖的企业级生成式AI应用，仅仅使用LLM或纯向量搜索RAG架构是不够的。这两种方法都是黑盒解决方案，无法达到您真正需要的质量标准。通过转向使用知识图谱的GraphRAG，您可以获得更易解释的、可信的高质量答案。了解如何使用Amazon Bedrock从非结构化数据构建知识图谱，然后利用Neo4j AuraDB的GraphRAG检索器提供高质量且可解释的答案。本演示由亚马逊云科技合作伙伴Neo4j为您带来。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在数据和信息快速发展的环境中，组织正在努力从手头的大量数据中提取有意义的见解。演讲者承认了这一现实，强调世界正朝着越来越互联和复杂的信息生态系统过渡。随着生成式人工智能(AI)飞速发展，其潜在收入可能达到惊人的万亿美元，但大部分组织仍停留在试点或概念验证阶段，无法充分利用这项技术所承诺的巨大价值。

虽然生成式AI彻底改变了我们与信息的互动方式，但它并非商业信息系统的万能药。演讲者指出了其局限性，即无法执行简单网络应用程序轻松处理的基本任务。为了弥补这一差距，出现了检索增强生成(RAG)的概念。RAG利用检索器查询数据源，返回相关信息作为上下文提供给大型语言模型(LLM)，从而生成更准确和更相关的响应。然而，演讲者承认在许多情况下，RAG产生的结果对于生产工作负载来说仍然太不可靠。

GraphRAG应运而生，它利用生成式