Neo4j ergänzt Graphdatenbank um Vektorsuche für semantische Suchanwendungen und GenAI Zum Einsatz kommt die Vektorsuche unter anderem beim Abgleich von Texten oder Dokumenten und beim Generieren von Empfehlungen (Recommendations)
Neo4j, Anbieterin von Graphdatenbanken und Graph Analytics, erweitert die Kernfunktionen der Graphdatenbank Neo4j um native Vektorsuche. Die Integration ermöglicht Anwendern im Rahmen semantischer Suchanwendungen einen kontextbasierten Blick auf ihre Daten. Die Ergebnisse lassen sich für GenAI-Anwendungen nutzen und als eine Art Langzeitgedächtnis für Large Language Models (LLMs) heranziehen.
Die neue Vektorsuchfunktion in der Graphdatenbank Neo4j findet implizite Beziehungen und Muster zwischen Daten, die weniger auf exakten Übereinstimmungen als auf ähnlichen Merkmalen basieren. Damit liefert sie relevante Antworten auch ohne die Vorgabe von definierten Schlüsselwörtern. Daten sowie ihr zugehöriger Kontext werden in einen hochdimensionalen (dichten) Vektor transformiert, der sich in abstrahierter Form für Machine Learning (ML) nutzen lässt. Zum Einsatz kommt die Vektorsuche unter anderem beim Abgleich von Texten oder Dokumenten und beim Generieren von Empfehlungen (Recommendations).
In Knowledge Graphen erlaubt die Vektorsuche genauere, erklärbare und transparente Ergebnisse, die als Grundlage für LLMs dienen und die Fehleranfälligkeit (KI-Halluzinationen) minimieren. Generative KI-Anwendungen (GenAI) können im Kontext der vernetzten Daten Schlussfolgerungen ziehen und relevante Informationen abrufen.
"Die Vektorsuche deckt implizite Beziehungen auf, während im Graphen explizite, faktische Muster sichtbar werden. Diese Kombination ist nicht nur aus KI-Sicht von unglaublichem Wert", erklärt Emil Eifrem, Mitbegründer und CEO von Neo4j. "Unternehmen wollen von der Innovationskraft rund um GenAI profitieren. Sie müssen aber darauf vertrauen können, dass die Systeme korrekte, transparente und erklärbare Ergebnisse liefern. LLMs entwickeln sich momentan schnell weiter. Graphdatenbanken wie Neo4j gewinnen im gleichen Tempo an Bedeutung, weil sie es erlauben, die Möglichkeiten und Grenzen von GenAI im Business-Umfeld auszuloten." (Neo4j: ra)
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