Neo4j anuncia colaboración estratégica con AWS para abordar las alucinaciones generadas por IA
En Resumen
La colaboración estratégica de Neo4j y AWS incluye la integración con Amazon Bedrock para reducir las alucinaciones en la IA generativa empresarial.
Plataforma de análisis y base de datos de gráficos neo4j Recientemente firmó un acuerdo de colaboración estratégica (SCA) de varios años con Amazon Web Services (AWS), que tiene como objetivo elevar los resultados de la inteligencia artificial (IA) generativa. La colaboración se centrará en la integración con la solución empresarial Amazon Bedrock, para mejorar la precisión, la transparencia y la explicabilidad al tiempo que mitiga las alucinaciones de la IA.
El esfuerzo de colaboración abordará un desafío común que enfrentan los desarrolladores que se ocupan de grandes modelos de lenguaje (LLM), ya que requieren una memoria duradera basada en dominios y datos empresariales específicos. La combinación de gráficos de conocimiento y búsqueda de vectores nativos de Neo4j tiene como objetivo proporcionar una solución a esta situación.
“La búsqueda de vectores nativos de Neo4j permite que las aplicaciones de IA generativa que utilizan LLM realicen búsquedas semánticas convenientemente en vectores almacenados como propiedades en la misma base de datos que el gráfico de conocimiento. Luego, los resultados se pueden combinar con datos de los nodos circundantes en el gráfico de conocimiento, proporcionando el contexto completo para respuestas más completas, precisas, relevantes y explicables”, dijo Sudhir Hasbe, director de productos de Neo4j. Metaverse Post.
Junto con este anuncio, Neo4j ha presentado su oferta de base de datos de gráficos totalmente administrada. Neo4j Aura Profesional, disponible en el AWS Marketplace. La medida optimizará la experiencia de los desarrolladores que trabajan en IA generativa al ofrecer una plataforma de inicio rápido.
AWS Marketplace es un catálogo digital que alberga numerosos listados de software y facilita el descubrimiento, prueba, compra e implementación de software compatible con AWS.
“La disponibilidad general de Neo4j Aura Professional en AWS Marketplace permite a los desarrolladores crear su primer gráfico de conocimiento utilizando sus cuentas de AWS existentes y consumir los compromisos de AWS existentes. Esto simplifica el registro, la facturación y el seguimiento de gastos”, afirmó Hasbe de Neo4j.
Aprovechando la búsqueda de vectores nativos para obtener resultados efectivos de LLM
Neo4j afirma que las capacidades de la plataforma de base de datos gráfica se extienden más allá de sus contemporáneos tradicionales. Al utilizar la búsqueda de vectores nativos, captura relaciones tanto explícitas como implícitas, lo que permite la creación de gráficos de conocimiento. Estos gráficos, a su vez, permiten a los sistemas de inteligencia artificial razonar, inferir y recuperar información pertinente de manera efectiva.
Neo4j funciona como una base de datos empresarial, conectando los LLM y sirviendo como memoria a largo plazo para los sistemas generativos de IA.
La integración con Amazon Bedrock presenta ahora varias ventajas. Al emplear Retrieval Augmented Generation (RAG), Neo4j, en colaboración con Langchain y Amazon Bedrock, crea asistentes virtuales basados en el conocimiento empresarial. Esto tiene como objetivo reducir alucinaciones, asegurando resultados más precisos, transparentes y explicables.
“La generación de recuperación aumentada (RAG) es una mejor práctica de desarrollo de IA generativa para superar las limitaciones de los LLM al basar los modelos en fuentes externas de conocimiento. En este enfoque, el LLM sirve como una interfaz de lenguaje natural para acceder a información externa, por lo que no depende únicamente de su conocimiento interno para producir respuestas'”, dijo Hasbe de Neo4j. Metaverse Post. "Ahora los desarrolladores de AWS pueden implementar RAG fácilmente mediante la integración de Neo4j con Amazon Bedrock, que proporciona una API única para la recopilación de los LLM más populares del mundo".
Además, los gráficos de conocimiento de Neo4j cuando se integran con lecho rocoso del amazonas, invocan un ecosistema diverso de modelos de cimentación. Esto permite la generación de textos altamente personalizados y resúmenes para los usuarios finales.
Los desarrolladores pueden aprovechar Amazon Bedrock para generar incrustaciones de vectores a partir de datos no estructurados, enriqueciendo gráficos de conocimiento utilizando la nueva capacidad de búsqueda y almacenamiento de vectores de Neo4j y también utilizar las capacidades de IA generativa de Amazon Bedrock para procesar datos no estructurados.
“Combinar el poder generativo de la IA de Amazon Bedrock con los gráficos de conocimiento de Neo4j puede brindar conocimiento institucional a cada miembro del equipo. Esta combinación también libera valor de los datos no estructurados, proporcionando respuestas completas basadas en hechos, no en alucinaciones”, explicó Hasbe de Neo4j. “La clave es que las capacidades de Bedrock se ven aumentadas por los gráficos de conocimiento factual de Neo4j. Esto produce respuestas contextuales precisas en lugar de conjeturas de LLM”.
Esta colaboración estratégica significa un momento crucial en la convergencia de la tecnología gráfica y la excelencia en la computación en la nube, impulsando a las empresas hacia una nueva era de innovación de IA y el uso optimizado de los datos conectados.
“Neo4j sirve como memoria a largo plazo para modelos de lenguaje grandes creados en AWS. A través de nuestra oferta de nube Aura en AWS Marketplace y las sólidas funcionalidades de nuestra base de datos de gráficos, estamos simplificando el viaje de los desarrolladores, permitiéndoles comenzar sin esfuerzo y ser productivos en las aplicaciones prácticas de la IA generativa del mundo real en la nube”, Neo4j. Hasbe dijo Metaverse Post. "Nuestra colaboración busca ayudar a los clientes a desbloquear nuevas oportunidades y retejer el tejido de posibilidades en el ámbito de la innovación empresarial".
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Sobre el Autor
Victor es editor/escritor técnico en jefe en Metaverse Post y cubre inteligencia artificial, criptografía, ciencia de datos, metaverso y ciberseguridad dentro del ámbito empresarial. Cuenta con media década de experiencia en medios e inteligencia artificial trabajando en medios de comunicación reconocidos como VentureBeat, DatatechVibe y Analytics India Magazine. Al ser mentor de medios en prestigiosas universidades, incluidas Oxford y USC, y con una maestría en ciencia y análisis de datos, Víctor está profundamente comprometido a mantenerse al tanto de las tendencias emergentes. Ofrece a los lectores las narrativas más recientes y reveladoras de la tecnología y Web3 paisaje.
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