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Compilazione di una knowledge base con grafi di Analisi Amazon Neptune
Knowledge Base per Amazon Bedrock offre una funzionalità GraphRAG completamente gestita con Amazon Neptune. GraphRAG è una funzionalità fornita con Knowledge Base per Amazon Bedrock che combina la modellazione di grafi con l’IA generativa per migliorare la generazione potenziata da recupero dati (RAG). Questa funzionalità combina la ricerca vettoriale con la capacità di analizzare rapidamente grandi quantità di dati di grafi da Amazon Neptune nelle applicazioni RAG.
GraphRAG identifica e sfrutta automaticamente le relazioni tra entità ed elementi strutturali all’interno dei documenti inseriti nelle knowledge base. Ciò consente risposte più complete e contestualmente pertinenti a partire dai modelli di fondazione, in particolare quando le informazioni devono essere collegate attraverso più passaggi logici. Ciò significa che le applicazioni di IA generativa possono fornire risposte più pertinenti nei casi in cui sia necessario collegare dati e ragionamenti su più blocchi di documenti. Ciò consente ad applicazioni come i chatbot di fornire risposte più pertinenti dai modelli di fondazione (FM) nei casi in cui per rispondere alle domande siano necessari fatti, entità e relazioni correlati derivati da più fonti documentali
Disponibilità di GraphRAG nelle Regioni
GraphRAG è disponibile nelle seguenti Regioni AWS:
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Europa (Francoforte)
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Europe (London)
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Europa (Irlanda)
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Stati Uniti occidentali (Oregon)
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Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
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Asia Pacifico (Tokyo)
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Asia Pacifico (Singapore)
Vantaggi dell’utilizzo di GraphRAG
Knowledge Base per Amazon Bedrock con GraphRAG offre i seguenti vantaggi:
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Risposte più pertinenti e complete identificando e sfruttando automaticamente le relazioni tra entità ed elementi strutturali (come i titoli delle sezioni) su più fonti di documenti che vengono inserite in Knowledge Base per Amazon Bedrock.
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Migliore capacità di eseguire ricerche esaustive che collegano diverse parti di contenuto attraverso più fasi logiche, migliorando le tecniche RAG tradizionali.
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Migliori capacità di ragionamento tra documenti, che consentono di ottenere risposte più precise e contestualmente accurate collegando le informazioni tra varie fonti, il che aiuta a migliorare ulteriormente l’accuratezza e ridurre al minimo le allucinazioni.
Come funziona GraphRAG
Dopo aver eseguito una ricerca vettoriale iniziale dei nodi pertinenti, GraphRAG di Knowledge Base per Amazon Bedrock applica i seguenti passaggi per generare una risposta migliore:
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Recupera i nodi dei grafi o gli identificatori dei blocchi correlati che sono collegati ai blocchi di documento recuperati.
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Espande questi blocchi correlati attraversando il grafo e recuperandone i dettagli dal database a grafi.
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Fornisce risposte più significative comprendendo le entità pertinenti e concentrandosi sulle connessioni chiave mediante questo contesto arricchito.
Considerazioni e limitazioni GraphRAG
Di seguito sono riportate alcune limitazioni che si applicano quando si utilizza Knowledge Base per Amazon Bedrock con GraphRAG
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Le opzioni di configurazione per personalizzare la compilazione del grafo non sono supportate.
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Il dimensionamento automatico non è supportato per i grafi di Analisi Amazon Neptune.
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GraphRAG supporta solo Amazon S3 come origine dati.
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Claude 3 Haiku viene scelto come modello di fondazione per compilare automaticamente i grafi per la tua knowledge base. Ciò abilita automaticamente l’arricchimento contestuale.
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Ogni origine dati può avere fino a 1.000 file. Puoi richiedere di aumentare questo limite fino a un massimo di 10.000 file per origine dati. In alternativa, puoi partizionare il tuo bucket Amazon S3 in cartelle, dove ogni cartella può contenere fino a 1.000 file.
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Se utilizzi la suddivisione in blocchi gerarchici come strategia di suddivisione in blocchi, GraphRAG recupera solo i blocchi secondari durante l’operazione di ricerca. Non sostituisce i blocchi secondari con i blocchi principali corrispondenti. Ciò significa che i risultati della ricerca riportano il contenuto specifico e dettagliato dei blocchi secondari anziché il contesto più ampio dei blocchi principali.
Nota
Quando elimini una knowledge base che utilizza Analisi Amazon Neptune, elimina prima la knowledge base, quindi elimina il grafo di Analisi Amazon Neptune. L’eliminazione di una knowledge base non elimina automaticamente il grafo sottostante. Fino a quando non si elimina esplicitamente il grafo, possono essere addebitati costi aggiuntivi. In alternativa, imposta la policy di eliminazione dell’origine dati in modalità RETAIN per eliminare prima il grafo senza causare errori. Per ulteriori informazioni, consulta Eliminare un’origine dati da Knowledge Base per Amazon Bedrock.
