Neo4j công bố hợp tác chiến lược với AWS để giải quyết ảo giác AI sáng tạo
Tóm lại
Sự hợp tác chiến lược của Neo4j và AWS bao gồm việc tích hợp với Amazon Bedrock để giảm ảo giác trong AI tạo ra doanh nghiệp.
Cơ sở dữ liệu đồ thị và nền tảng phân tích neo4j gần đây đã ký kết thỏa thuận hợp tác chiến lược nhiều năm (SCA) với Amazon Web Services (AWS), nhằm mục đích nâng cao kết quả trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AI). Sự hợp tác này sẽ tập trung vào việc tích hợp với giải pháp doanh nghiệp Amazon Bedrock — để nâng cao độ chính xác, tính minh bạch và khả năng giải thích đồng thời giảm thiểu ảo giác AI.
Nỗ lực hợp tác sẽ giải quyết một thách thức chung mà các nhà phát triển phải đối mặt khi xử lý mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), vì chúng yêu cầu bộ nhớ bền bỉ bắt nguồn từ dữ liệu và miền cụ thể của doanh nghiệp. Sự kết hợp giữa biểu đồ tri thức và tìm kiếm vectơ gốc của Neo4j nhằm mục đích cung cấp giải pháp cho tình trạng khó khăn này.
“Tìm kiếm vectơ gốc của Neo4j cho phép các ứng dụng AI tổng quát sử dụng LLM tiến hành tìm kiếm ngữ nghĩa một cách thuận tiện đối với các vectơ được lưu trữ dưới dạng thuộc tính trong cùng cơ sở dữ liệu với biểu đồ tri thức. Sau đó, kết quả có thể được kết hợp với dữ kiện từ các nút xung quanh trong biểu đồ tri thức, cung cấp bối cảnh đầy đủ cho các câu trả lời đầy đủ, chính xác, phù hợp và có thể giải thích hơn,” Sudhir Hasbe, Giám đốc sản phẩm của Neo4j nói. Metaverse Post.
Cùng với thông báo này, Neo4j đã cung cấp cơ sở dữ liệu đồ thị được quản lý hoàn toàn Neo4j Aura chuyên nghiệp, có sẵn trên Thị trường AWS. Động thái này sẽ hợp lý hóa trải nghiệm cho các nhà phát triển làm việc trên AI sáng tạo bằng cách cung cấp nền tảng khởi động nhanh.
AWS Marketplace là một danh mục kỹ thuật số chứa nhiều danh sách phần mềm, tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá, thử nghiệm, mua và triển khai phần mềm tương thích với AWS.
“Tính khả dụng rộng rãi của Neo4j Aura Professional trên AWS Marketplace cho phép các nhà phát triển tạo biểu đồ kiến thức đầu tiên bằng tài khoản AWS hiện có của họ và sử dụng các cam kết AWS hiện có. Điều này giúp đơn giản hóa việc đăng ký, thanh toán và giám sát chi tiêu,” Hasbe của Neo4j cho biết.
Tận dụng tìm kiếm vectơ gốc để có kết quả LLM hiệu quả
Neo4j khẳng định rằng khả năng của nền tảng cơ sở dữ liệu đồ thị vượt xa các nền tảng truyền thống đương thời. Bằng cách sử dụng tìm kiếm vectơ nguyên gốc, nó nắm bắt được cả các mối quan hệ rõ ràng và tiềm ẩn, cho phép tạo ra các biểu đồ tri thức. Những biểu đồ này lần lượt trao quyền cho các hệ thống AI suy luận, suy luận và truy xuất thông tin thích hợp một cách hiệu quả.
Neo4j hoạt động như một cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, nền tảng LLM và phục vụ như một bộ nhớ dài hạn cho các hệ thống AI tổng hợp.
Việc tích hợp với Amazon Bedrock hiện mang lại một số lợi ích. Sử dụng Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG), Neo4j phối hợp với Langchain và Amazon Bedrock, tạo ra các trợ lý ảo dựa trên kiến thức doanh nghiệp. Điều này nhằm mục đích giảm ảo giác, đảm bảo kết quả chính xác, minh bạch và có thể giải thích được hơn.
“Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) là một phương pháp hay nhất về phát triển AI tổng quát để khắc phục các hạn chế của LLM bằng cách đặt nền tảng cho các mô hình trên các nguồn kiến thức bên ngoài. Theo cách tiếp cận này, LLM đóng vai trò như một giao diện ngôn ngữ tự nhiên để truy cập thông tin bên ngoài, do đó không chỉ dựa vào kiến thức nội bộ của nó để đưa ra câu trả lời'”, Hasbe của Neo4j nói Metaverse Post. “Giờ đây, các nhà phát triển AWS có thể dễ dàng triển khai RAG bằng cách tích hợp Neo4j với Amazon Bedrock, nơi cung cấp một API duy nhất cho bộ sưu tập LLM phổ biến nhất thế giới.”
Ngoài ra, biểu đồ tri thức của Neo4j khi được tích hợp với nền tảng Amazon, gọi ra một hệ sinh thái đa dạng của các mô hình nền tảng. Điều này cho phép tạo ra văn bản và tóm tắt được cá nhân hóa cao cho người dùng cuối.
Các nhà phát triển có thể tận dụng Amazon Bedrock để tạo các vectơ nhúng từ dữ liệu phi cấu trúc, làm phong phú biểu đồ tri thức bằng khả năng lưu trữ và tìm kiếm vectơ mới của Neo4j, đồng thời sử dụng các khả năng AI tổng hợp của Amazon Bedrock để xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
“Việc kết hợp sức mạnh AI tổng quát của Amazon Bedrock với biểu đồ kiến thức Neo4j có thể mang lại kiến thức mang tính tổ chức cho mọi thành viên trong nhóm. Sự kết hợp này cũng giải phóng giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc, cung cấp các câu trả lời hoàn chỉnh dựa trên thực tế chứ không phải ảo giác,” Hasbe của Neo4j giải thích. “Điều quan trọng là khả năng của Bedrock được tăng cường nhờ biểu đồ kiến thức thực tế của Neo4j. Điều này tạo ra phản hồi chính xác, theo ngữ cảnh thay vì phỏng đoán LLM.”
Sự hợp tác chiến lược này đánh dấu một thời điểm quan trọng trong sự hội tụ của công nghệ đồ thị và điện toán đám mây, thúc đẩy các doanh nghiệp bước vào một kỷ nguyên mới của đổi mới trí tuệ nhân tạo và tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu được kết nối.
“Neo4j đóng vai trò là bộ nhớ dài hạn cho các mô hình ngôn ngữ lớn được xây dựng trên AWS. Thông qua việc cung cấp đám mây Aura trên AWS Marketplace và các chức năng mạnh mẽ của cơ sở dữ liệu đồ thị, chúng tôi đang đơn giản hóa hành trình dành cho các nhà phát triển, giúp họ dễ dàng bắt đầu và làm việc hiệu quả trên các ứng dụng thực tế của AI tạo ra thế giới thực trên đám mây,” Neo4j's Hasbe đã kể Metaverse Post. “Sự hợp tác của chúng tôi nhằm mục đích giúp khách hàng mở ra những cơ hội mới và tái tạo cơ cấu khả năng trong lĩnh vực đổi mới doanh nghiệp.”
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Victor là Biên tập viên/Nhà văn Quản lý Công nghệ tại Metaverse Post và bao gồm trí tuệ nhân tạo, tiền điện tử, khoa học dữ liệu, siêu dữ liệu và an ninh mạng trong lĩnh vực doanh nghiệp. Ông tự hào có nửa thập kỷ kinh nghiệm về truyền thông và AI khi làm việc tại các cơ quan truyền thông nổi tiếng như VentureBeat, DatatechVibe và Analytics India Magazine. Là Cố vấn Truyền thông tại các trường đại học danh tiếng bao gồm Oxford và USC, đồng thời có bằng Thạc sĩ về khoa học và phân tích dữ liệu, Victor cam kết sâu sắc trong việc theo kịp các xu hướng mới nổi. Ông cung cấp cho độc giả những câu chuyện mới nhất và sâu sắc nhất từ Công nghệ và Web3 phong cảnh.
Xem thêm bài viết
Victor là Biên tập viên/Nhà văn Quản lý Công nghệ tại Metaverse Post và bao gồm trí tuệ nhân tạo, tiền điện tử, khoa học dữ liệu, siêu dữ liệu và an ninh mạng trong lĩnh vực doanh nghiệp. Ông tự hào có nửa thập kỷ kinh nghiệm về truyền thông và AI khi làm việc tại các cơ quan truyền thông nổi tiếng như VentureBeat, DatatechVibe và Analytics India Magazine. Là Cố vấn Truyền thông tại các trường đại học danh tiếng bao gồm Oxford và USC, đồng thời có bằng Thạc sĩ về khoa học và phân tích dữ liệu, Victor cam kết sâu sắc trong việc theo kịp các xu hướng mới nổi. Ông cung cấp cho độc giả những câu chuyện mới nhất và sâu sắc nhất từ Công nghệ và Web3 phong cảnh.
