HAQM Web Services ブログ

Category: HAQM Neptune

AWS Entity Resolution と HAQM Neptune を使用して顧客の 360 度ビューを作成

このブログ記事では、AWS における組み合わせ可能なアーキテクチャパターンについて説明します。このパターンは、データエンジニアリングチームが顧客の 360 度ビューをマーケターに提供するために必要な、データの取り込み、マッチング、クエリのソリューションを構築する際に役立ちます。このブログでは、AWS Entity Resolution と HAQM Neptune を使用して、高精度、低コスト、かつ柔軟な設定が可能な統合顧客ビューを開発するために、関連する顧客情報をどのように接続するかを学びます。

AWS Weekly Review: HAQM EKS、HAQM OpenSearch、HAQM API Gateway など (2025 年 4 月 7 日)

4 月 7 日週から AWS Summit のシーズンが始まります! これらの無料のイベントは世界中で開催され […]

GraphRAG Toolkit の紹介

HAQM Neptune チームは 2025 年 1 月 21 日に GraphRAG Toolkit をリリースしました。これは、グラフデータベースを活用した検索拡張生成ワークフローの構築を容易にするオープンソースの Python ライブラリです。このツールキットは、非構造化データから、ベクトル埋め込みを含むグラフを自動的に構築するフレームワークを提供します。ユーザーの質問に答える際に、構造的に関連する情報を取得するために、このグラフをクエリする質問応答戦略を組み立てることができます。

本稿では、GraphRAG Toolkit の使い方について説明します。まず、RAG アプリケーションにグラフを追加することのメリットについて説明します。次に、クイックスタート環境のセットアップ方法とツールキットのインストール方法を説明します。最後に、このツールキットのグラフモデルとコンテンツ取得アプローチに至った設計上の考慮点について説明します。

Advanced RAG Methods

RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標

本記事では、AWS のサービスを活用したさまざまな Advanced RAG の実装方法や、精度を向上させるための様々なテクニックを紹介します。これらの手法を理解し適用することで、より高度で信頼性の高い AI アプリケーションの開発が可能になります。

生成 AI アプリケーションのデータベース選択における重要な考慮事項

本投稿では、生成 AI アプリケーションのデータベース選択において鍵となる要素について解説します。解説にあたっては、現在 AWS で利用可能なベクトル検索機能を備えたフルマネージドデータベースに関連する、高レベルの考慮事項とサービス特性に焦点を当てています。各データベースにおける動作とパフォーマンス面の差異を確認し、特定の要件に基づいて情報に基づいた決定を行う方法についてのガイダンスを提供していきます。

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