详细内容或原文请订阅后点击阅览

使用Amazon Bedrock知识库构建GraphRag应用程序

2025年6月2日 17:39 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基岩知识库中使用基于图的检索型生成（GraphRag）来构建智能应用程序。与传统矢量搜索（根据相似性分数检索文档）不同，知识图编码实体之间的关系，允许大型语言模型（LLMS）通过上下文感知的推理检索信息。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在这些日子里，对于采用AI优先战略来保持竞争力和更有效的公司而言，这更为普遍。随着生成AI的采用的增长，该技术解决问题的能力也在提高（一个例子是生成全面市场报告的用例）。简化待解决的问题的复杂性的一种方法是通过图表，它在建模关系并从互连的数据和实体中提取有意义的见解方面表现出色。在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊床上知识库中使用基于图基的检索效果生成（GraphRag），以构建智能应用。与传统矢量搜索（根据相似性分数检索文档）不同，知识图编码实体之间的关系，允许大型语言模型（LLMS）通过上下文感知的推理检索信息。这意味着该系统不仅可以找到最相关的文档，还可以推断实体和概念之间的联系，从而提高响应准确性并降低幻觉。要检查构建的图形，图形探索器是一个很棒的工具。对图形检索检索效果生成（RAG）方法（通过从知识来源获取相关文档）来改善生成性AI，它们通常会在上下文片段上挣扎，但是当相关信息是通过多个文档或源的绘制来绘制图形的绘图绘制的绘图绘制的地方。作为实体及其关系的信息。与仅依赖矢量搜索或关键字匹配的传统抹布方法不同，GraphRag启用了多跳推理（不同上下文之间的逻辑连接），更好的实体链接和上下文检索。这使其对于复杂的文档解释特别有价值，例如法律合同，研究论文，合规指南和技术文档。AM
关系 待解决 有效的 GraphRag 绘图 生成 采用的 AI 绘制 互连的 相似性 竞争力 匹配的 复杂的 知识 准确性 相关的 文档 意味着 图形 根据 信息 知识库 检索 上下文 方法 技术文档 有价值 复杂性 实体 提高