Neo4j, 생성적 AI 환각을 해결하기 위해 AWS와의 전략적 협력 발표
요컨대
Neo4j와 AWS의 전략적 협력에는 엔터프라이즈 생성 AI의 환각을 줄이기 위한 Amazon Bedrock과의 통합이 포함됩니다.
그래프 데이터베이스 및 분석 플랫폼 Neo4j 최근 다년간의 전략적 협력 계약(SCA)을 체결했습니다. Amazon Web Services (AWS)는 생성적 인공 지능(AI) 결과를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이번 협력은 AI 환각을 완화하는 동시에 정확성, 투명성 및 설명 가능성을 향상시키기 위해 엔터프라이즈 솔루션인 Amazon Bedrock과 통합하는 데 중점을 둘 것입니다.
공동 노력을 통해 개발자가 직면한 공통 과제를 해결할 수 있습니다. 큰 언어 모델 (LLM)은 특정 기업 데이터 및 도메인에 기반을 둔 지속적인 메모리가 필요하기 때문입니다. Neo4j의 지식 그래프와 기본 벡터 검색의 조합은 이러한 곤경에 대한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.
“Neo4j의 기본 벡터 검색을 사용하면 LLM을 사용하는 생성 AI 애플리케이션이 지식 그래프와 동일한 데이터베이스에 속성으로 저장된 벡터에 대해 의미론적 검색을 편리하게 수행할 수 있습니다. 그런 다음 결과는 지식 그래프에 있는 주변 노드의 사실과 결합되어 보다 완전하고 정확하며 관련성 있고 설명 가능한 답변에 대한 전체 컨텍스트를 제공할 수 있습니다."라고 Neo4j의 최고 제품 책임자인 Sudhir Hasbe는 말했습니다. Metaverse Post.
이번 발표와 함께 Neo4j는 완전 관리형 그래프 데이터베이스 제품을 출시했습니다. Neo4j 아우라 프로페셔널, 에서 사용 가능 AWS Marketplace. 이번 움직임은 신속한 시작 플랫폼을 제공함으로써 생성 AI 작업을 하는 개발자의 경험을 간소화할 것입니다.
AWS Marketplace는 수많은 소프트웨어 목록이 포함된 디지털 카탈로그로, AWS와 호환되는 소프트웨어의 검색, 테스트, 구매 및 배포를 용이하게 합니다.
“AWS Marketplace에서 Neo4j Aura Professional이 정식 출시됨에 따라 개발자는 기존 AWS 계정을 사용하여 첫 번째 지식 그래프를 생성하고 기존 AWS 커밋을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 가입, 청구 및 지출 모니터링이 단순화됩니다.”라고 Neo4j의 Hasbe는 말했습니다.
효과적인 LLM 결과를 위한 기본 벡터 검색 활용
Neo4j는 그래프 데이터베이스 플랫폼의 기능이 기존의 동시대 플랫폼을 뛰어넘는다고 주장합니다. 기본 벡터 검색을 활용하면 명시적 관계와 암시적 관계를 모두 캡처하여 지식 그래프를 생성할 수 있습니다. 이러한 그래프는 AI 시스템이 관련 정보를 효과적으로 추론, 추론 및 검색할 수 있도록 지원합니다.
Neo4j는 엔터프라이즈 데이터베이스 역할을 하며 LLM을 기반으로 하고 생성 AI 시스템을 위한 장기 메모리 역할을 합니다.
Amazon Bedrock과의 통합은 이제 몇 가지 이점을 제공합니다. Langchain 및 Amazon Bedrock과 협력하여 Neo4j인 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 사용하여 기업 지식에 기반을 둔 가상 비서를 생성합니다. 이는 다음을 줄이는 것을 목표로 합니다. 환각, 보다 정확하고 투명하며 설명 가능한 결과를 보장합니다.
“RAG(검색 증강 생성)는 외부 지식 소스에 모델을 기반으로 LLM의 한계를 극복하기 위한 생성적 AI 개발 모범 사례입니다. 이 접근 방식에서 LLM은 외부 정보에 액세스하기 위한 자연어 인터페이스 역할을 하므로 답변을 생성하기 위해 내부 지식에만 의존하지 않습니다.'라고 Neo4j의 Hasbe는 말했습니다. Metaverse Post. "이제 AWS 개발자는 세계에서 가장 인기 있는 LLM 컬렉션을 위한 단일 API를 제공하는 Amazon Bedrock과 Neo4j의 통합을 사용하여 RAG를 쉽게 구현할 수 있습니다."
또한 Neo4j의 지식 그래프는 아마존 기반암, 기초 모델의 다양한 생태계를 호출합니다. 이를 통해 최종 사용자를 위한 고도로 개인화된 텍스트 및 요약을 생성할 수 있습니다.
개발자는 Amazon Bedrock을 활용하여 비정형 데이터에서 벡터 임베딩을 생성하고 Neo4j의 새로운 벡터 검색 및 저장 기능을 사용하여 지식 그래프를 강화할 수 있으며 Amazon Bedrock의 생성 AI 기능을 사용하여 비정형 데이터를 처리할 수도 있습니다.
“Amazon Bedrock의 생성적 AI 기능과 Neo4j 지식 그래프를 결합하면 모든 팀 구성원에게 제도적 지식을 제공할 수 있습니다. 이 조합은 또한 구조화되지 않은 데이터의 가치를 열어 환각이 아닌 사실에 기초한 완전한 답변을 제공합니다.”라고 Neo4j의 Hasbe는 설명했습니다. “핵심은 Neo4j의 사실적 지식 그래프를 통해 Bedrock의 기능이 강화된다는 것입니다. 이는 LLM 추측 대신 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다.”
이 전략적 협력은 그래프 기술과 클라우드 컴퓨팅 우수성의 융합에 있어 중추적인 순간을 의미하며 기업을 새로운 시대로 이끌어줍니다. AI 혁신 연결된 데이터의 최적화된 활용.
“Neo4j는 AWS에 구축된 대규모 언어 모델을 위한 장기 메모리 역할을 합니다. AWS Marketplace의 Aura 클라우드 제품과 그래프 데이터베이스의 강력한 기능을 통해 우리는 개발자의 여정을 간소화하고 그들이 클라우드에서 실제 생성 AI의 실제 애플리케이션을 손쉽게 시작하고 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다.” Neo4j's 하스베가 말했다 Metaverse Post. "우리의 협력은 고객이 새로운 기회를 열고 기업 혁신 영역에서 가능성의 구조를 다시 엮을 수 있도록 지원하는 것입니다."
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Victor는 기술 관리 편집자/작가입니다. Metaverse Post 기업 영역 내의 인공 지능, 암호화, 데이터 과학, 메타버스 및 사이버 보안을 다룹니다. 그는 VentureBeat, DatatechVibe 및 Analytics India Magazine과 같은 유명 언론 매체에서 근무한 XNUMX년 간의 미디어 및 AI 경험을 자랑합니다. Oxford, USC 등 명문 대학에서 미디어 멘토로 활동하고 데이터 과학 및 분석 석사 학위를 취득한 Victor는 새로운 트렌드를 따라가는 데 전념하고 있습니다. 그는 독자들에게 기술 분야의 가장 통찰력 있는 최신 이야기를 제공합니다. Web3 경치.
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Victor는 기술 관리 편집자/작가입니다. Metaverse Post 기업 영역 내의 인공 지능, 암호화, 데이터 과학, 메타버스 및 사이버 보안을 다룹니다. 그는 VentureBeat, DatatechVibe 및 Analytics India Magazine과 같은 유명 언론 매체에서 근무한 XNUMX년 간의 미디어 및 AI 경험을 자랑합니다. Oxford, USC 등 명문 대학에서 미디어 멘토로 활동하고 데이터 과학 및 분석 석사 학위를 취득한 Victor는 새로운 트렌드를 따라가는 데 전념하고 있습니다. 그는 독자들에게 기술 분야의 가장 통찰력 있는 최신 이야기를 제공합니다. Web3 경치.
