Noticias

Neo4j anuncia su integración con Amazon Bedrock

[24/11/2023] Neo4j ha anunciado un Acuerdo de Colaboración Estratégica (SCA, por sus siglas en inglés) plurianual con Amazon Web Services (AWS) señalando que permite a las empresas lograr mejores resultados de inteligencia artificial (IA) generativa mediante una combinación de gráficos de conocimiento y búsqueda vectorial nativa que reduce las alucinaciones de IA generativa a la vez que hace que los resultados sean más precisos, transparentes y explicables. Según el anuncio, esto ayuda a resolver un problema común para los desarrolladores que necesitan memoria a largo plazo para grandes modelos de lenguaje (LLM) que se basan en los datos y dominios específicos de su empresa.

Neo4j también anunció la disponibilidad general de Neo4j Aura Professional, la oferta de base de datos de grafos gestionada de la compañía, en AWS Marketplace, lo que aseguran permite una experiencia rápida y sin fricciones para los desarrolladores de IA generativa. AWS Marketplace es un catálogo digital con miles de listados de software de proveedores de software independientes que facilitan la búsqueda, prueba, compra e implementación de software que se ejecuta en AWS. 

"Neo4j es una base de datos de gráficos líder con búsqueda vectorial nativa que captura relaciones y patrones explícitos e implícitos. Neo4j también se utiliza para crear grafos de conocimiento, lo que permite a los sistemas de IA razonar, inferir y recuperar información relevante de forma eficaz. Estas capacidades permiten que Neo4j sirva como base de datos empresarial para fundamentar los LLM y, al mismo tiempo, como memoria a largo plazo para obtener resultados más precisos, explicables y transparentes para los LLM y otros sistemas de IA generativa, sostuvo Sudhir Hasbe, director de productos, Neo4j.

Con el anuncio de hoy, el ejecutivo anotó que Neo4j lanza una nueva integración con Amazon Bedrock, un servicio gestionado que hace que los modelos de cimentación de las principales empresas de IA sean accesibles a través de una API para construir y escalar aplicaciones de IA generativa. De acuerdo a Hasbe, la integración nativa de Neo4j con Amazon Bedrock permite los siguientes beneficios:

  • Reducción de alucinaciones: Neo4j con Langchain y Amazon Bedrock ahora pueden trabajar juntos utilizando Retrieval Augmented Generation (RAG) para crear asistentes virtuales basados en el conocimiento empresarial. Esto ayuda a los clientes reduciendo las alucinaciones y proporcionando resultados más precisos, transparentes y explicables.
  • Experiencias personalizadas: La integración de gráficos de conocimiento ricos en contexto de Neo4j con Amazon Bedrock puede invocar un rico ecosistema de modelos de fundamentos que generan generación y resumen de texto altamente personalizados para los usuarios finales.
  • Obtener respuestas completas durante la búsqueda en tiempo real: Los desarrolladores pueden aprovechar Amazon Bedrock para generar incrustaciones vectoriales a partir de datos no estructurados (texto, imágenes y vídeo) y enriquecer los grafos de conocimiento mediante la nueva capacidad de búsqueda y almacenamiento vectorial de Neo4j. Por ejemplo, los usuarios pueden buscar productos en un catálogo minorista explícitamente basándose en el ID o la categoría, o implícitamente basándose en las descripciones o imágenes de los productos.
  • Poner en marcha la creación de un grafo de conocimiento: Los desarrolladores pueden aprovechar las nuevas capacidades de IA generativa utilizando Amazon Bedrock para procesar datos no estructurados de forma que se conviertan en estructurados y cargarlos en un grafo de conocimiento. Una vez en un gráfico de conocimiento, los usuarios pueden extraer información y tomar decisiones en tiempo real basadas en este conocimiento.

Llegamos a ustedes gracias a:


BrandPosts Qué es BrandPost

Más »
×
Los artículos publicados en esta sección -BrandPosts- son escritos y editados por los proveedores o miembros de la comunidad TI. BrandPosts crea una oportunidad para que un patrocinador proporcione información y comentarios desde su punto de vista, directamente a la audiencia de CTO Perú. El equipo editorial de CTO Perú no participa en la redacción o edición de estos BrandPosts.

Primer contacto

Más »

Casos de éxito

Más »