Neo4j hat ein mehrjähriges Strategic Collaboration Agreement (SCA) mit Amazon Web Services (AWS) geschlossen. Neben Neo4j Aura Enterprise ist ab sofort auch Neo4j Aura Professional als vollständig verwaltete Cloud-Graphdatenbank im AWS Marketplace verfügbar und ermöglicht einen einfachen und schnellen Einstieg in die generative KI.
Im Zuge der neuen Vereinbarung veröffentlicht Neo4j eine native Integration mit Amazon Bedrock, ein vollständig verwalteter Service, der über eine zentrale API eine breite Auswahl an Basismodellen (Foundation Models, FMs) von führenden KI-Unternehmen und Funktionen für die sichere und flexible Entwicklung von GenAI-Anwendungen bereitstellt.
Anwender der Graphdatenbanken erhalten mit der Integration in Amazon Bedrock neue technische Optionen:
- Reduzieren von KI-Halluzinationen: In Kombination mit Langchain und Amazon Bedrock können Neo4j-Anwender Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzen, um virtuelle Assistenten zu erstellen. Da die Agenten dabei auf internen, kuratierten Unternehmensdaten basieren, lassen sich Falschaussagen (KI-Halluzinationen) minimieren und Antworten eindeutig auf ihre Quelle zurückverfolgen.
- Basismodelle für personalisierte Inhalte: Die Integration von kontextreichen Knowledge Graphen in Amazon Bedrock erlaubt den Aufbau einer umfangreichen Sammlung von FMs. Statt KI- und ML-Modelle von Grund auf neu zu entwickeln, dienen die Basismodelle als Ausgangspunkt, um Anwendungen schneller und kostengünstiger zu entwickeln. Endanwender erhalten personalisierte, auf sie zugeschnittene Inhalte/Texte sowie Zusammenfassungen.
- Holistische Antworten in der Echtzeit-Suche: Entwickler können Amazon Bedrock nutzen, um Vektoreinbettungen aus unstrukturierten Daten (Text, Bilder und Video) zu generieren und Knowledge Graphen mit den neuen Vektorsuche und -speicher Funktionen von Neo4j anzureichern. Im Katalog eines Einzelhändlers können Kunden zum Beispiel entweder explizit (über ID, Kategorie etc.) oder implizit (über Beschreibung, Foto etc.) nach Produkten suchen.
- Schnellstarter für Knowledge Graphen: Die neuen generativen KI-Funktionen von Amazon Bedrock helfen, unstrukturierte Daten so zu verarbeiten, dass sie strukturiert vorliegen und in einen Knowledge Graphen übertragen werden können. Dort erlaubt der semantische Kontext einen tiefen Einblick sowie Entscheidungen in Echtzeit.
„Neo4j ist seit 2013 AWS-Partner. Die neue Vereinbarung mit AWS vertieft diese Beziehung zwischen Graphtechnologie und Cloud Computing und macht uns zur Daten-Plattform der neuen KI-Ära“, erklärt Sudhir Hasbe, Chief Product Officer bei Neo4j. „Unser gemeinsames Ziel ist es, Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung von KI zu unterstützen und ihre Daten in vollem Umfang und mit hoher Performance zu erschließen.“
Neo4j hat im August die Graphdatenbank um native Vektorsuche für semantische Suchanwendungen ergänzt. Anwender können damit sowohl implizite als auch explizite Beziehungen und Muster zwischen Daten erkennen. Die Graphdatenbank dient zudem als Basis von Knowledge Graphen und versetzt KI-Systeme in die Lage, Schlussfolgerungen zu ziehen, fehlende Daten abzuleiten und relevante Informationen effektiv abzurufen.
Die Ergebnisse lassen sich als eine Art Langzeitgedächtnis für Large Language Models (LLMs) heranziehen und erhöhen dabei die Genauigkeit, Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit der KI-generierten Inhalte und Antworten.