Neo4j annonce une collaboration stratégique avec AWS pour lutter contre les hallucinations génératives de l'IA
En bref
La collaboration stratégique de Neo4j et AWS comprend l'intégration avec Amazon Bedrock pour réduire les hallucinations dans l'IA générative d'entreprise.
Base de données graphique et plateforme d'analyse Néo4j a récemment conclu un accord de collaboration stratégique (SCA) pluriannuel avec Amazon Web Services (AWS), qui vise à améliorer les résultats de l'intelligence artificielle (IA) générative. La collaboration se concentrera sur l'intégration avec la solution d'entreprise Amazon Bedrock – pour améliorer la précision, la transparence et l'explicabilité tout en atténuant les hallucinations de l'IA.
L'effort de collaboration s'attaquera à un défi commun auquel sont confrontés les développeurs confrontés à grands modèles de langage (LLM), car ils nécessitent une mémoire durable ancrée dans des données et des domaines d'entreprise spécifiques. La combinaison de graphiques de connaissances et de recherche de vecteurs natifs de Neo4j vise à apporter une solution à ce problème.
« La recherche de vecteurs native de Neo4j permet aux applications d'IA générative utilisant des LLM d'effectuer facilement une recherche sémantique sur des vecteurs stockés en tant que propriétés dans la même base de données que le graphe de connaissances. Les résultats peuvent ensuite être combinés avec des faits provenant des nœuds environnants dans le graphique de connaissances, fournissant ainsi le contexte complet pour des réponses plus complètes, précises, pertinentes et explicables », a déclaré Sudhir Hasbe, directeur des produits chez Neo4j. Metaverse Post.
Parallèlement à cette annonce, Neo4j a proposé son offre de base de données de graphes entièrement gérée Neo4j Aura Professionnel, disponible sur le Marketplace AWS . Cette décision rationalisera l'expérience des développeurs travaillant sur l'IA générative en offrant une plate-forme de démarrage rapide.
AWS Marketplace est un catalogue numérique hébergeant de nombreuses listes de logiciels, facilitant la découverte, les tests, l'achat et le déploiement de logiciels compatibles avec AWS.
« La disponibilité générale de Neo4j Aura Professional sur AWS Marketplace permet aux développeurs de créer leur premier graphique de connaissances à l'aide de leurs comptes AWS existants et d'utiliser les commits AWS existants. Cela simplifie l'inscription, la facturation et le suivi des dépenses », a déclaré Hasbe de Neo4j.
Tirer parti de la recherche de vecteurs natifs pour obtenir des résultats LLM efficaces
Neo4j affirme que les capacités de la plate-forme de base de données graphique vont au-delà de celles de ses contemporains traditionnels. Utilisant la recherche vectorielle native, il capture les relations explicites et implicites, permettant la création de graphiques de connaissances. Ces graphiques, à leur tour, permettent aux systèmes d’IA de raisonner, de déduire et de récupérer efficacement des informations pertinentes.
Neo4j fonctionne comme une base de données d'entreprise, fondant les LLM et servant de mémoire à long terme pour les systèmes d'IA générative.
L'intégration avec Amazon Bedrock présente désormais plusieurs avantages. En utilisant Retrieval Augmented Generation (RAG), Neo4j, en collaboration avec Langchain et Amazon Bedrock, crée des assistants virtuels fondés sur les connaissances de l'entreprise. Ceci vise à réduire hallucinations, garantissant des résultats plus précis, transparents et explicables.
« La génération augmentée par récupération (RAG) est une bonne pratique de développement d’IA générative pour surmonter les limites des LLM en fondant les modèles sur des sources externes de connaissances. Dans cette approche, le LLM sert d'interface en langage naturel pour accéder à des informations externes, ne s'appuyant ainsi pas uniquement sur ses connaissances internes pour produire des réponses », a déclaré Hasbe de Neo4j. Metaverse Post. « Désormais, les développeurs AWS peuvent facilement implémenter RAG grâce à l'intégration de Neo4j avec Amazon Bedrock, qui fournit une API unique pour la collection des LLM les plus populaires au monde.
De plus, les graphiques de connaissances de Neo4j lorsqu'ils sont intégrés à Socle amazonien, invoquent un écosystème diversifié de modèles de fondation. Cela permet la génération de textes et de résumés hautement personnalisés pour les utilisateurs finaux.
Les développeurs peuvent exploiter Amazon Bedrock pour générer des intégrations vectorielles à partir de données non structurées, enrichir les graphiques de connaissances à l'aide de la nouvelle capacité de recherche et de stockage de vecteurs de Neo4j et également utiliser les capacités d'IA générative d'Amazon Bedrock pour traiter les données non structurées.
« La combinaison de la puissance de l'IA générative d'Amazon Bedrock avec les graphiques de connaissances Neo4j peut apporter des connaissances institutionnelles à chaque membre de l'équipe. Cette combinaison libère également de la valeur à partir de données non structurées, en fournissant des réponses complètes fondées sur des faits et non sur des hallucinations », a expliqué Hasbe de Neo4j. « La clé est que les capacités de Bedrock sont augmentées par les graphiques de connaissances factuelles de Neo4j. Cela produit des réponses précises et contextuelles au lieu de suppositions LLM.
Cette collaboration stratégique marque un moment charnière dans la convergence de la technologie graphique et de l'excellence du cloud computing, propulsant les entreprises dans une nouvelle ère de Innovation IA et l’utilisation optimisée des données connectées.
« Neo4j sert de mémoire à long terme pour les grands modèles de langage construits sur AWS. Grâce à notre offre cloud Aura sur AWS Marketplace et aux fonctionnalités robustes de notre base de données de graphiques, nous rationalisons le parcours des développeurs, leur permettant de démarrer sans effort et d'être productifs sur les applications pratiques de l'IA générative du monde réel dans le cloud », a déclaré Neo4j. On m'a dit Metaverse Post. « Notre collaboration vise à aider les clients à débloquer de nouvelles opportunités et à retisser le tissu des possibilités dans le domaine de l'innovation d'entreprise.
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A propos de l'auteur
Victor est rédacteur/rédacteur technique en chef chez Metaverse Post et couvre l'intelligence artificielle, la cryptographie, la science des données, le métaverse et la cybersécurité dans le domaine de l'entreprise. Il possède une demi-décennie d'expérience dans les médias et l'IA, travaillant dans des médias bien connus tels que VentureBeat, DatatechVibe et Analytics India Magazine. En tant que mentor en médias dans des universités prestigieuses, dont Oxford et USC, et titulaire d'une maîtrise en science et analyse des données, Victor est profondément engagé à rester au courant des tendances émergentes. Il propose aux lecteurs les récits les plus récents et les plus perspicaces de la technologie et Web3 paysage.
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