Knowledge-Graphen von Neo4j lassen sich ab sofort mit großen Sprachmodellen („Large Language Models“, LLMs) von Google Cloud Vertex AI kombinieren. Das soll unter anderem mehr Transparenz, Genauigkeit und Erklärbarkeit generativer KI sicherstellen.
Neo4js Knowledge-Graphen machen sich künftig die Vorzüge von Google Cloud Vertex AI zunutze.
(Bild: Neo4j)
Die Integration der generativen KI-Funktionen von Vertex AI bietet eine Reihe von Vorteilen für Neo4j-Nutzer: So stellt Vertex AI eine Schnittstelle für natürliche Sprache zum Neo4j Knowledge Graphen bereit. Eingaben von Anwendern werden automatisch in die Graph-Abfragesprache Cypher übersetzt. Somit können Nutzer auch ohne technische Vorkenntnisse Abfragen im Graphen durchführen. Neo4j will die KI-gestützte Spracheingabe künftig allgemein innerhalb des Ökosystems seiner Graphdatenbank anbieten.
Kontrollmöglichkeiten sorgen für Vertrauen
Entwickler können zudem dank Vertex AI unstrukturierte Daten verarbeiten, strukturieren und in einen Knowledge Graphen laden. Die Vertex-AI-Services lassen sich in Echtzeit aufrufen, um Graphen anzureichern. Dank strukturierter Quellen ist eine Kontrolle der generativen KI-Modelle möglich. Auch die Ergebnisse lassen sich im Nachgang verifizieren, in Bezug auf Sicherheits- und Korrektheitsregeln bereinigen („Guardrailing“) und für höhere semantische Genauigkeit anreichern.
Neo4j bietet außerdem Graph Embeddings, die Feintuning und Training innerhalb großer Sprachmodelle gestatten. Graph Data Science unterstützt dabei mehr als 60 Algorithmen, darunter auch „K-Nearest-Neighbors“ (KNN) und Kosinus-Ähnlichkeit. Die Validierung der über LLMs generierten Ergebnisse mithilfe strukturierter Datenquellen („Grounding“) ist ebenfalls möglich. Sogenannte „KI-Halluzinationen“ lassen sich minimieren und das Benutzervertrauen in die Resultate erhöhen.
„Die Partnerschaft zwischen Neo4j und Google Cloud ist eine echte Power-Kombo aus Graphtechnologie, Cloud Computing und KI“, meint Neo4j-CEO Emil Eifrem. „Gemeinsam ermöglichen wir es Unternehmen, generative KI zu nutzen, Innovationen zu entwickeln, Mehrwert für ihre Kunden zu schaffen und vernetzte Daten in noch nie dagewesener Geschwindigkeit zu erschließen“, ergänzt er.
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Stand vom 30.10.2020
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