Neo4j en Google Cloud lanceren GraphRAG-mogelijkheden voor Generatieve AI

Neo4j heeft integraties met Google Cloud aangekondigd die de ontwikkeling en inzet van Generative AI-applicaties in verschillende stadia moeten versnellen. De resultaten lossen een probleem op voor bedrijven die worstelen met complexiteit en hallucinaties bij het bouwen en implementeren van succesvolle GenAI-toepassingen die real-time, contextueel rijke gegevens en nauwkeurige, verklaarbare resultaten vereisen.

Knowledge graphs leggen relaties tussen entiteiten vast, verankeren LLM's in feiten en stellen LLM's in staat om nauwkeurig en effectief te redeneren, af te leiden en relevante informatie op te halen. Retrieval Augmented Generation (RAG) is de techniek waarmee LLM's toegang krijgen tot externe datasets. De combinatie van kennisgrafieken met RAG, bekend als GraphRAG, zorgt ervoor dat de resultaten van GenAI nauwkeurig, verklaarbaar en transparant zijn, ook met real-time gegevens.

GraphRAG met Google Cloud: Mogelijkheden en voordelen
Ontwikkelaars kunnen GraphRAG-technieken eenvoudig toepassen met knowledge graphs om LLM's te gebruiken voor nauwkeurigheid, context en uitlegbaarheid, waardoor GenAI-innovatie wordt verbeterd. Specifiek kunnen ze:
Snel knowledge graphs maken voor nauwkeurige, verklaarbare resultaten. Ontwikkelaars kunnen gemakkelijk knowledge graphs maken met Gemini modellen, Google Cloud VertexAI, LangChain en Neo4j uit ongestructureerde data zoals PDF's, webpagina's en documenten.
Realtime data inlezen, verwerken en analyseren in luttele seconden. Ontwikkelaars kunnen Flex-sjablonen in Dataflow gebruiken om herhaalbare, veilige datapijplijnen te maken die data innemen, verwerken en analyseren via Google BigQuery, Google Cloud Storage en Neo4j. Hierdoor worden knowledge graphs voorzien van realtime informatie en kunnen GenAI-toepassingen relevante inzichten bieden.
GenAI-toepassingen bouwen op basis van knowledge graphs op Google Cloud. Klanten kunnen Gemini for Google Workspace en Reasoning Engine van het Vertex AI-platform gebruiken om GenAI-apps en API's eenvoudig te implementeren, bewaken en schalen op Google Cloud Run. Gemini modellen worden getraind op Neo4j's trainingsdata om automatisch code snippets van welke taal dan ook om te zetten naar Neo4j's Cypher query taal. Het resultaat maakt de ontwikkeling van toepassingen sneller, eenvoudiger en meer collaboratief. Ontwikkelaars kunnen Cypher ook gebruiken met elke IDE die wordt ondersteund door Gemini modellen voor efficiëntere query's en visualisatie van graph data. Neo4j's vector search, GraphRAG en conversational memory mogelijkheden integreren naadloos via LangChain en Neo4j AuraDB met Google Cloud.

Volgens Neo4j Chief Product Officer Sudhir Hasbe stellen GraphRAG met Neo4j en Google Cloud ondernemingen in staat om veel sneller van GenAI-ontwikkeling naar implementatie te gaan. "Onze nieuwste mijlpaal combineert de kracht van grafiektechnologie, GenAI en cloud computing uitmuntendheid, waardoor ondernemingen sneller betere resultaten uit hun verbonden data kunnen halen en met GenAI kunnen innoveren."