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# Knowledge Graphs e GraphRag com AWS e Neo4j
Data de publicação: 26 ** de novembro de 2024 () [Histórico do diagrama](#diagram-history) **
Essa arquitetura de referência demonstra como o Serviços da AWS Neo4j pode ser usado para criar gráficos de conhecimento. Esses gráficos podem então ser usados em uma arquitetura GraphRag.
## Knowledge Graphs e GraphRag com AWS e diagrama Neo4j
1. Dados estruturados, não estruturados e semiestruturados existem em uma grande variedade de sistemas, incluindo ** Amazon Redshift**, Amazon Simple Storage Service ** (**Amazon S3) e Amazon Managed Streaming for Apache ** Kafka (**Amazon MSK). Outros sistemas podem ser acessados por meio de uma camada de integração, como **AWS Glue**. Alguns subconjuntos desses dados estão altamente conectados. Os insights podem ser descobertos modelando-os como um gráfico.
1. Os scripts executados no ** Amazon SageMaker AI ** extraem dados conectados desses sistemas de origem.
1. Uma vez na ** SageMaker IA**, os dados são passados para um ** processo ** Amazon Bedrock gerenciado pelo LangChain. Grandes modelos de linguagem (LLMs) extraem entidades e formatam o resultado como Cypher, a linguagem de consulta Neo4j. **SageMaker A IA ** passa esse Cypher para o driver Neo4j.
1. As declarações cifradas que envolvem os dados e entidades extraídos são inseridas no banco de dados gráfico Neo4j para criar um gráfico de conhecimento. O banco de dados gráfico é um componente do Neo4j AuraDB, um SaaS Neo4j em execução. AWS
1. Os usuários podem explorar o gráfico de conhecimento resultante no Neo4j Bloom, uma ferramenta de BI projetada especificamente para gráficos.
1. O enriquecimento pode ser feito com o Neo4j Graph Data Science. Os algoritmos de resolução de entidades resolvem entradas duplicadas. Algoritmos de detecção comunitária podem ser usados para identificar clusters e gerar resumos de clusters locais para o GraphRag. Os algoritmos de incorporação de gráficos ajudam a mapear e identificar entidades topologicamente semelhantes para o GraphRag.
1. Com um gráfico de conhecimento criado, os aplicativos podem então fazer uso desse gráfico em uma arquitetura GraphRag para fornecer resultados fundamentados com menos alucinações do que abordagens alternativas. Esses aplicativos podem ser executados em uma variedade de AWS plataformas **AWS Lambda**, incluindo ** Amazon Elastic Compute Cloud ** (Amazon EC2) e Amazon Elastic Kubernetes Service ** (**Amazon EKS).
1. Os aplicativos do cliente podem fazer chamadas para funções hospedadas na ** SageMaker IA**. Essas funções consultam o ** Amazon Bedrock**.
1. ****As respostas do Amazon Bedrock são baseadas no banco de dados gráfico Neo4j com dados coletados da empresa em geral. O uso de um gráfico para aterramento fornece uma abordagem RAG vetorial com a capacidade adicional de usar a estrutura do gráfico para melhorar as respostas.
## Outras fontes de leitura
Para obter informações adicionais, consulte
+ [AWS Ícones de arquitetura ](https://aws.amazon.com/architecture/icons)
+ [AWS Centro de Arquitetura ](https://aws.amazon.com/architecture)
+ [AWS Well-Architected](https://aws.amazon.com/architecture/well-architected)
## Histórico do diagrama
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| Alteração | Descrição | Data |
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| [Publicação inicial](#diagram-history) | Diagrama de arquitetura de referência publicado pela primeira vez. | 26 de novembro de 2024 |
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