Neo4j оголошує про стратегічну співпрацю з AWS для боротьби з генеративними галюцинаціями ШІ
Коротко
Стратегічне співробітництво Neo4j і AWS включає інтеграцію з Amazon Bedrock для зменшення галюцинацій у корпоративному генеруючому ШІ.
База даних і аналітична платформа Graph neo4j нещодавно уклали багаторічну угоду про стратегічну співпрацю (SCA) з Amazon Web Services (AWS), яка спрямована на підвищення результатів генеративного штучного інтелекту (ШІ). Співпраця буде зосереджена на інтеграції з корпоративним рішенням Amazon Bedrock — для підвищення точності, прозорості та пояснюваності, одночасно пом’якшуючи галюцинації ШІ.
Спільні зусилля будуть спрямовані на вирішення спільної проблеми, з якою стикаються розробники великі мовні моделі (LLM), оскільки вони вимагають тривалої пам’яті, що базується на конкретних корпоративних даних і доменах. Поєднання Neo4j графів знань і власного векторного пошуку має на меті забезпечити вирішення цієї скрутної ситуації.
«Власний векторний пошук Neo4j дозволяє генеративним програмам штучного інтелекту, які використовують LLM, зручно проводити семантичний пошук за векторами, які зберігаються як властивості в тій самій базі даних, що й граф знань. Потім результати можна об’єднати з фактами з навколишніх вузлів у графі знань, забезпечуючи повний контекст для більш повних, точних, релевантних і зрозумілих відповідей», – сказав Судхір Хасбе, директор із продуктів Neo4j. Metaverse Post.
У зв’язку з цим оголошенням Neo4j представила свою повністю керовану базу даних графів Neo4j Aura Professional, доступний на Торговий майданчик AWS. Цей крок спростить досвід розробників, які працюють над генеративним ШІ, запропонувавши платформу швидкого старту.
AWS Marketplace — це цифровий каталог, що містить численні списки програмного забезпечення, полегшує пошук, тестування, придбання та розгортання програмного забезпечення, сумісного з AWS.
«Загальна доступність Neo4j Aura Professional на AWS Marketplace дозволяє розробникам створювати свій перший графік знань, використовуючи наявні облікові записи AWS, і використовувати існуючі коміти AWS. Це спрощує реєстрацію, виставлення рахунків і моніторинг витрат», — сказав Хасбе з Neo4j.
Використання Native Vector Search для ефективних результатів LLM
Neo4j стверджує, що можливості платформи графічної бази даних виходять за межі традиційних сучасних. Використовуючи власний векторний пошук, він фіксує як явні, так і неявні зв’язки, уможливлюючи створення графів знань. Ці графіки, у свою чергу, дають змогу системам штучного інтелекту ефективно міркувати, робити висновки та отримувати відповідну інформацію.
Neo4j функціонує як корпоративна база даних, ґрунтуючи LLM і слугуючи довгостроковою пам’яттю для генеративних систем ШІ.
Інтеграція з Amazon Bedrock тепер дає кілька переваг. Використовуючи Retrieval Augmented Generation (RAG), Neo4j у співпраці з Langchain і Amazon Bedrock створює віртуальних помічників, заснованих на корпоративних знаннях. Це має на меті зменшити галюцинацій, забезпечуючи більш точні, прозорі та зрозумілі результати.
«Генерація з доповненим пошуком (RAG) — це найкраща практика генеративної розробки штучного інтелекту для подолання обмежень LLM шляхом базування моделей на зовнішніх джерелах знань. У такому підході LLM слугує інтерфейсом природної мови для доступу до зовнішньої інформації, таким чином не покладаючись лише на свої внутрішні знання для отримання відповідей», — сказав Хасбе з Neo4j. Metaverse Post. «Тепер розробники AWS можуть легко реалізувати RAG за допомогою інтеграції Neo4j з Amazon Bedrock, який надає єдиний API для колекції найпопулярніших у світі LLM».
Крім того, графіки знань Neo4j під час інтеграції з Amazon Bedrock, викликають різноманітну екосистему базових моделей. Це дозволяє генерувати дуже персоналізований текст і резюме для кінцевих користувачів.
Розробники можуть використовувати Amazon Bedrock для створення векторних вставок із неструктурованих даних, збагачуючи графи знань за допомогою нових можливостей векторного пошуку та зберігання Neo4j, а також використовувати генеративні можливості AI Amazon Bedrock для обробки неструктурованих даних.
«Поєднання генеративної потужності ШІ Amazon Bedrock із графіками знань Neo4j може надати інституційні знання кожному члену команди. Ця комбінація також відкриває цінність неструктурованих даних, надаючи повні відповіді, засновані на фактах, а не на галюцинаціях», – пояснив Хасбе з Neo4j. «Ключ у тому, що можливості Bedrock розширені графами фактичних знань Neo4j. Це створює точні, контекстуальні відповіді замість припущень LLM».
Це стратегічне співробітництво знаменує ключовий момент у конвергенції технологій графів і досконалості хмарних обчислень, штовхає підприємства в нову еру AI інновації і оптимізоване використання підключених даних.
«Neo4j служить довготривалою пам’яттю для великих мовних моделей, побудованих на AWS. Завдяки нашій хмарній пропозиції Aura на AWS Marketplace і надійним функціональним можливостям нашої графічної бази даних ми оптимізуємо шлях для розробників, даючи їм можливість без особливих зусиль розпочати роботу та бути продуктивними у практичних застосуваннях реального генеративного штучного інтелекту в хмарі», – Neo4j. Хасбе сказав Metaverse Post. «Наша співпраця спрямована на те, щоб допомогти клієнтам розкрити нові можливості та відродити тканину можливостей у сфері корпоративних інновацій».
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Віктор є керуючим технічним редактором/письменником у Metaverse Post і охоплює штучний інтелект, криптографію, науку про дані, метавсесвіт і кібербезпеку в корпоративній сфері. Він може похвалитися півдесятилітнім досвідом роботи в ЗМІ та штучному інтелекті у відомих ЗМІ, таких як VentureBeat, DatatechVibe та Analytics India Magazine. Будучи медіа-наставником у престижних університетах, включаючи Оксфорд і USC, і отримав ступінь магістра в галузі науки про дані та аналітики, Віктор глибоко відданий тому, щоб бути в курсі нових тенденцій. Він пропонує читачам найновіші та найпроникливіші оповіді від Tech and Web3 пейзаж.
інші статті
Віктор є керуючим технічним редактором/письменником у Metaverse Post і охоплює штучний інтелект, криптографію, науку про дані, метавсесвіт і кібербезпеку в корпоративній сфері. Він може похвалитися півдесятилітнім досвідом роботи в ЗМІ та штучному інтелекті у відомих ЗМІ, таких як VentureBeat, DatatechVibe та Analytics India Magazine. Будучи медіа-наставником у престижних університетах, включаючи Оксфорд і USC, і отримав ступінь магістра в галузі науки про дані та аналітики, Віктор глибоко відданий тому, щоб бути в курсі нових тенденцій. Він пропонує читачам найновіші та найпроникливіші оповіді від Tech and Web3 пейзаж.
