Neo4j kündigt strategische Zusammenarbeit mit AWS zur Bekämpfung generativer KI-Halluzinationen an
In Kürze
Die strategische Zusammenarbeit von Neo4j und AWS umfasst die Integration mit Amazon Bedrock zur Reduzierung von Halluzinationen in der generativen KI von Unternehmen.
Diagrammdatenbank und Analyseplattform Neo4j hat kürzlich eine mehrjährige strategische Kooperationsvereinbarung (SCA) mit abgeschlossen Amazon Web Services (AWS), das darauf abzielt, die Ergebnisse der generativen künstlichen Intelligenz (KI) zu verbessern. Der Schwerpunkt der Zusammenarbeit liegt auf der Integration mit der Unternehmenslösung Amazon Bedrock – um die Genauigkeit, Transparenz und Erklärbarkeit zu verbessern und gleichzeitig KI-Halluzinationen zu mildern.
Die gemeinsame Anstrengung wird eine gemeinsame Herausforderung angehen, mit der Entwickler konfrontiert sind große Sprachmodelle (LLMs), da sie dauerhaften Speicher benötigen, der in bestimmten Unternehmensdaten und -domänen verankert ist. Neo4js Kombination aus Wissensgraphen und nativer Vektorsuche soll eine Lösung für dieses Dilemma bieten.
„Mit der nativen Vektorsuche von Neo4j können generative KI-Anwendungen mithilfe von LLMs bequem eine semantische Suche anhand von Vektoren durchführen, die als Eigenschaften in derselben Datenbank wie der Wissensgraphen gespeichert sind. Die Ergebnisse können dann mit Fakten aus umgebenden Knoten im Wissensgraphen kombiniert werden und so den vollständigen Kontext für Antworten bereitstellen, die vollständiger, genauer, relevanter und erklärbarer sind“, sagte Sudhir Hasbe, Chief Product Officer bei Neo4j Metaverse Post.
Im Zusammenhang mit dieser Ankündigung hat Neo4j sein vollständig verwaltetes Graphdatenbank-Angebot vorgestellt Neo4j Aura Professional, erhältlich auf der AWS-Marktplatz. Der Schritt wird die Erfahrung für Entwickler, die an generativer KI arbeiten, optimieren, indem eine Schnellstartplattform angeboten wird.
AWS Marketplace ist ein digitaler Katalog mit zahlreichen Softwareangeboten, der das Entdecken, Testen, Kaufen und Bereitstellen von mit AWS kompatibler Software erleichtert.
„Die allgemeine Verfügbarkeit von Neo4j Aura Professional auf dem AWS Marketplace ermöglicht es Entwicklern, ihren ersten Knowledge Graph mit ihren bestehenden AWS-Konten zu erstellen und bestehende AWS-Commits zu nutzen. Dies vereinfacht die Anmeldung, Abrechnung und Ausgabenüberwachung“, sagte Hasbe von Neo4j.
Nutzung der nativen Vektorsuche für effektive LLM-Ergebnisse
Neo4j behauptet, dass die Fähigkeiten der Graphdatenbankplattform über die der traditionellen Zeitgenossen hinausgehen. Mithilfe der nativen Vektorsuche erfasst es sowohl explizite als auch implizite Beziehungen und ermöglicht so die Erstellung von Wissensgraphen. Diese Diagramme wiederum ermöglichen es KI-Systemen, relevante Informationen effektiv zu begründen, abzuleiten und abzurufen.
Neo4j fungiert als Unternehmensdatenbank, bildet die Grundlage für LLMs und dient als Langzeitspeicher für generative KI-Systeme.
Die Integration mit Amazon Bedrock bringt nun mehrere Vorteile mit sich. Durch den Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG) erstellt Neo4j in Zusammenarbeit mit Langchain und Amazon Bedrock virtuelle Assistenten, die auf Unternehmenswissen basieren. Ziel ist die Reduzierung Halluzinationen, um genauere, transparentere und erklärbarere Ergebnisse zu gewährleisten.
„Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Best Practice für die generative KI-Entwicklung zur Überwindung der Einschränkungen von LLMs, indem die Modelle auf externen Wissensquellen basieren. Bei diesem Ansatz dient das LLM als natürlichsprachliche Schnittstelle für den Zugriff auf externe Informationen und verlässt sich somit nicht nur auf sein internes Wissen, um Antworten zu liefern“, sagte Hasbe von Neo4j Metaverse Post. „Jetzt können AWS-Entwickler RAG einfach implementieren, indem sie Neo4j mit Amazon Bedrock integrieren, das eine einzige API für die Sammlung der weltweit beliebtesten LLMs bereitstellt.“
Darüber hinaus werden die Wissensgraphen von Neo4j bei Integration mit angezeigt Amazonas Grundgestein, rufen ein vielfältiges Ökosystem von Stiftungsmodellen hervor. Dies ermöglicht die Generierung hochgradig personalisierter Texte und Zusammenfassungen für Endbenutzer.
Entwickler können Amazon Bedrock nutzen, um Vektoreinbettungen aus unstrukturierten Daten zu generieren, Wissensgraphen mithilfe der neuen Vektorsuch- und Speicherfunktion von Neo4j anzureichern und außerdem die generativen KI-Funktionen von Amazon Bedrock zur Verarbeitung unstrukturierter Daten zu nutzen.
„Durch die Kombination der generativen KI-Leistung von Amazon Bedrock mit Neo4j-Wissensgraphen kann jedem Teammitglied institutionelles Wissen vermittelt werden. Diese Kombination erschließt auch den Wert unstrukturierter Daten und liefert vollständige Antworten, die auf Fakten und nicht auf Halluzinationen basieren“, erklärt Hasbe von Neo4j. „Der Schlüssel liegt darin, dass die Fähigkeiten von Bedrock durch die Faktenwissensgraphen von Neo4j erweitert werden. Dies führt zu genauen, kontextbezogenen Antworten anstelle von LLM-Vermutungen.“
Diese strategische Zusammenarbeit markiert einen entscheidenden Moment in der Konvergenz von Graph-Technologie und Cloud-Computing-Exzellenz und katapultiert Unternehmen in eine neue Ära KI-Innovation und die optimierte Nutzung vernetzter Daten.
„Neo4j dient als Langzeitspeicher für große Sprachmodelle, die auf AWS basieren. „Durch unser Aura-Cloud-Angebot auf AWS Marketplace und die robusten Funktionalitäten unserer Graphdatenbank optimieren wir den Weg für Entwickler und ermöglichen ihnen einen mühelosen Einstieg und produktive Nutzung der praktischen Anwendungen realer generativer KI in der Cloud“, so Neo4j Hasbe erzählte Metaverse Post. „Unsere Zusammenarbeit zielt darauf ab, Kunden dabei zu helfen, neue Möglichkeiten zu erschließen und das Gefüge der Möglichkeiten im Bereich der Unternehmensinnovation neu zu verweben.“
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Über den Autor
Victor ist geschäftsführender technischer Redakteur/Autor bei Metaverse Post und deckt künstliche Intelligenz, Krypto, Datenwissenschaft, Metaverse und Cybersicherheit im Unternehmensbereich ab. Er verfügt über ein halbes Jahrzehnt Medien- und KI-Erfahrung bei bekannten Medienunternehmen wie VentureBeat, DatatechVibe und Analytics India Magazine. Als Medienmentor an renommierten Universitäten wie Oxford und USC und mit einem Master-Abschluss in Datenwissenschaft und Analytik ist es Victor ein großes Anliegen, über neue Trends auf dem Laufenden zu bleiben. Er bietet den Lesern die neuesten und aufschlussreichsten Erzählungen aus der Tech- und Web3 Landschaft.
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