GraphRAG mit Neo4j und Google Cloud


Neo4j stellt "GraphRAG"-Funktionen in Google Cloud vor
Native Integration der Graphdatenbank in die Google Cloud Platform beschleunigt Entwicklung und Deployment von GenAI-Anwendungen


Neo4j, Anbieterin von Graphdatenbanken und Graph Analytics, bietet ab sofort die native Integration seiner Graphdatenbank in Google Cloud an. Ziel ist es, die Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Anwendungen zu beschleunigen und bekannte Probleme (z. B. KI-Halluzinationen und steigende Komplexität) zu lösen. Dazu kommt mit GraphRAG eine Form von Retrieval Augmentation Generation (RAG) zum Einsatz.

RAG bezeichnet einen Ansatz, bei dem LLMs mit externen Daten ergänzt werden, um Antworten relevanter, aktueller, nachvollziehbarer und präziser zu machen. Handelt es sich bei dieser Datenquelle um einen Knowledge Graphen spricht man von GraphRAG. Knowledge Graphen erfassen Beziehungen zwischen Entitäten, verankern LLMs innerhalb von Fakten und liefern damit die für GenAI-Anwendungen notwendige Erklärbarkeit, Aktualität, Genauigkeit sowie Kontext für relevante Antworten. Nach Gartner ist das Zusammenspiel zwischen der Performance großer Sprachmodelle (LLMs) und der "Robustheit" von Knowledge Graphen entscheidend, um fehlertolerante KI-Anwendungen zu entwickeln.

Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten: Entwicklern stehen Flex Templates in Dataflow zu Verfügung, um wiederholbare, sichere Datenpipelines aufzubauen und Daten über Google BigQuery, Google Cloud Storage und Neo4j einzulesen, zu verarbeiten und zu analysieren. (Neo4j: ra)

eingetragen: 09.05.24
Newsletterlauf: 21.06.24

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Schnelles Erstellen von Knowledge Graphen: Entwickler können mit Google Cloud, dem KI-Modell Gemini, VertexAI, LangChain und Neo4j Knowledge Graphen aus unstrukturierten Daten wie PDFs, Webseiten und Dokumenten erstellen – entweder direkt oder geladen aus Google Cloud Storage Buckets.

Neo4j: Kontakt und Steckbrief

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