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Création d’une base de connaissances avec des graphiques d’analytique Amazon Neptune
Amazon Bedrock Knowledge Bases propose une fonctionnalité GraphRAG entièrement gérée avec Amazon Neptune. GraphRAG est une fonctionnalité fournie avec Amazon Bedrock Knowledge Bases qui associe la modélisation de graphes à l’IA générative pour améliorer la génération à enrichissement contextuel (RAG). Cette fonctionnalité associe la recherche vectorielle à la capacité d’analyser rapidement de gros volumes de données graphiques provenant d’Amazon Neptune dans des applications RAG.
GraphRAG identifie et exploite automatiquement les relations entre les entités et les éléments structurels dans les documents ingérés dans Knowledge Bases. Cela permet d’obtenir des réponses plus complètes et contextuellement plus pertinentes à partir des modèles de fondation, en particulier lorsque les informations doivent être connectées en plusieurs étapes logiques. Autrement dit, les applications d’IA générative peuvent fournir des réponses plus pertinentes dans les cas où il est nécessaire de connecter des données et de raisonner sur plusieurs fragments de documents. Ainsi, les applications telles que les chatbots peuvent fournir des réponses plus pertinentes à partir de modèles de fondation (FM) dans les cas où des faits, entités et relations connexes dérivés de plusieurs sources de documents sont nécessaires pour répondre aux questions.
Disponibilité régionale de GraphRAG
GraphRAG est disponible dans les Régions AWS suivantes :
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Europe (Francfort)
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Europe (Londres)
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Europe (Irlande)
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USA Ouest (Oregon)
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USA Est (Virginie du Nord)
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Asie-Pacifique (Tokyo)
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Asie-Pacifique (Singapour)
Avantages de l’utilisation de GraphRAG
Amazon Bedrock Knowledge Bases avec GraphRAG offre les avantages suivants :
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Des réponses plus pertinentes et plus complètes en identifiant et en exploitant automatiquement les relations entre les entités et les éléments structurels (tels que les titres de sections) dans plusieurs sources de documents ingérées dans Amazon Bedrock Knowledge Bases
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Une meilleure capacité à effectuer des recherches exhaustives reliant différents éléments de contenu en plusieurs étapes logiques, améliorant ainsi les techniques RAG traditionnelles
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De meilleures capacités de raisonnement entre documents, permettant d’obtenir des réponses plus précises et contextuellement plus exactes en reliant les informations provenant de diverses sources, ce qui contribue à améliorer encore l’exactitude et à réduire les hallucinations
Fonctionnement de GraphRAG
Après avoir effectué une recherche vectorielle initiale pour les nœuds concernés, Amazon Bedrock Knowledge Bases GraphRAG effectue les étapes suivantes pour générer une meilleure réponse :
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Récupère les nœuds de graphe ou identificateurs de segments associés qui sont liés aux fragments de document récupérés.
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Complète ces fragments connexes en parcourant le graphique et en récupérant leurs détails dans la base de données orientée graphe.
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Fournit des réponses plus pertinentes en comprenant les entités concernées et en se concentrant sur les connexions clés à l’aide de ce contexte enrichi.
Considérations et restrictions liées à GraphRAG
Voici quelques limitations quant à l’utilisation d’Amazon Bedrock Knowledge Bases avec GraphRAG :
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Les options de configuration permettant de personnaliser la création du graphe ne sont pas prises en charge.
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La mise à l’échelle automatique n’est pas prise en charge pour les graphiques d’analytique Amazon Neptune.
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GraphRAG ne prend en charge qu’Amazon S3 comme source de données.
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Claude 3 Haiku est choisi comme modèle de fondation pour créer automatiquement des graphiques pour votre base de connaissances. Cela permet un enrichissement contextuel automatique.
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Chaque source de données peut comporter jusqu’à 1 000 fichiers. Vous pouvez demander d’augmenter cette limite jusqu’à un maximum de 10 000 fichiers par source de données. Vous pouvez également partitionner votre compartiment Amazon S3 en dossiers, chaque dossier pouvant contenir jusqu’à 1 000 fichiers.
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Si vous utilisez le fractionnement hiérarchique comme stratégie de fractionnement, GraphRAG récupère uniquement les fragments enfants lors de l’opération de recherche. Il ne remplace pas les fragments enfants par les fragments parents correspondants. Autrement dit, vos résultats de recherche contiennent le contenu spécifique et détaillé des fragments enfants plutôt que le contexte plus large des fragments parents.
Note
Lorsque vous supprimez une base de connaissances qui utilise l’analytique Amazon Neptune, supprimez d’abord la base de connaissances, puis le graphique d’analytique Amazon Neptune. La suppression d’une base de connaissances n’entraîne pas automatiquement celle du graphique sous-jacent. Des frais supplémentaires peuvent être facturés jusqu’à ce que vous supprimiez explicitement le graphique. Vous pouvez également définir votre politique de suppression de source de données sur le mode RETAIN pour supprimer d’abord le graphique sans provoquer d’échec. Pour plus d’informations, consultez Suppression d’une source de données de votre base de connaissances Amazon Bedrock.
