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Amazon Bedrock ナレッジベースは、Amazon Neptune でフルマネージド型の GraphRAG 機能を提供します。GraphRAG は、グラフモデリングと生成 AI を組み合わせて取得拡張生成 (RAG) を強化する Amazon Bedrock ナレッジベースで提供される機能です。この機能は、ベクトル検索と、RAG アプリケーションで Amazon Neptune から大量のグラフデータをすばやく分析する機能を組み合わせたものです。
GraphRAG は、ナレッジベースに取り込まれたドキュメント内のエンティティと構造要素間の関係を自動的に識別して活用します。これにより、特に情報を複数の論理ステップで接続する必要がある場合に、基盤モデルからのより包括的でコンテキストに関連するレスポンスが可能になります。つまり、生成 AI アプリケーションは、複数のドキュメントチャンク間でデータを接続して推論する必要がある場合に、より関連性の高いレスポンスを提供できます。これにより、チャットボットなどのアプリケーションは、複数のドキュメントソースから派生した関連する事実、エンティティ、関係が質問に答えるために必要な場合に、基盤モデル (FMs) からより関連性の高い応答を提供できます。
GraphRAG リージョンの可用性
GraphRAG は以下にあります AWS リージョン。
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欧州 (フランクフルト)
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欧州 (ロンドン)
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欧州 (アイルランド)
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米国西部 (オレゴン）
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米国東部 (バージニア北部)
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アジアパシフィック (東京)
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アジアパシフィック (シンガポール)
GraphRAG を使用する利点
GraphRAG を使用した Amazon Bedrock ナレッジベースには、次の利点があります。
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Amazon Bedrock ナレッジベースに取り込まれる複数のドキュメントソースにわたるエンティティと構造要素 (セクションタイトルなど) 間の関係を自動的に特定して活用することで、より関連性の高い包括的な対応が可能になります。
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複数の論理ステップを通じてさまざまなコンテンツを接続する網羅的な検索を実行する機能を強化し、従来の RAG 手法を改善しました。
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ドキュメント間の推論機能が向上し、さまざまなソース間で情報を接続することで、より正確でコンテキストに応じた正確な回答が可能になり、精度をさらに高め、幻覚を最小限に抑えることができます。
GraphRAG の仕組み
関連するノードの初期ベクトル検索を実行すると、Amazon Bedrock ナレッジベース GraphRAG は次のステップを実行してより良いレスポンスを生成します。
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取得したドキュメントチャンクにリンクされた関連するグラフノードまたはチャンク識別子を取得します。
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グラフをトラバースし、グラフデータベースから詳細を取得することで、これらの関連チャンクを拡張します。
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関連するエンティティを理解し、この強化されたコンテキストを使用してキー接続に焦点を当てることで、より意味のあるレスポンスを提供します。
GraphRAG に関する考慮事項と制限事項
以下は、GraphRAG で Amazon Bedrock ナレッジベースを使用する場合の制限事項です。
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AWS PrivateLink ナレッジベースで GraphRAG を使用する場合、VPC エンドポイントへの接続はサポートされていません。
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グラフビルドをカスタマイズするための設定オプションはサポートされていません。
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Amazon Neptune Analytics グラフでは、自動スケーリングはサポートされていません。
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GraphRAG は、データソースとして Amazon S3 のみをサポートします。
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Claude 3 Haiku は、ナレッジベースのグラフを自動的に構築するための基盤モデルとして選択されています。これにより、コンテキストエンリッチメントが自動的に有効になります。
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各データソースには、最大 1000 個のファイルを含めることができます。この制限をデータソースあたり最大 10,000 ファイルまで引き上げるようにリクエストできます。または、Amazon S3 バケットをフォルダに分割して、各フォルダに最大 1000 個のファイルを含めることもできます。
