Amazon Neptune がオープンソースの GraphRAG ツールキットをサポート

本記事は、2025 年 1 月21 日にAWS公式サイトの What’s New with AWS? に掲載された英語記事を自動翻訳したものです。

ニュース内容

本日、オープンソースの GraphRAG ツールキットのサポートを発表します。これは、グラフデータと組み合わせた RAG 技術を使用して、より包括的で関連性が高く説明可能な応答を提供することで、Generative AI アプリケーションを強化する新しい機能です。このツールキットは、非構造化データからのグラフの構築を自動化し、ユーザーの質問に答えるときにこのグラフを照会する質問応答戦略を作成するためのオープンソースフレームワークを提供します。

これまで、顧客はさまざまなコンテンツに対して徹底的なマルチステップ検索を実行するという課題に直面していました。ドキュメント間で主要なエンティティを識別することで、GraphRAG はデータ内の関係性を活用する洞察を提供し、エンドユーザーへの応答を改善します。

たとえば、財務アナリストは財務分析チャットボットに製造会社の売上予測を尋ねることができます。Generative AI アプリケーションを構築する開発者は、データソースを指定し、グラフストアとして Amazon Neptune Database または Neptune Analytics を選択し、ベクターストアとして Amazon OpenSearch serverless を選択することで、この新しいオープンソース Python ツールキットを介して GraphRAG を有効にできます。これにより、選択したベクトルストアにベクトル埋め込みが自動的に生成され、選択したグラフストアにエンティティとその関係のグラフ表現とともに保存されます。

GraphRAG ツールキットはオープンソースプロジェクトです。コードベースは検査、変更、拡張のために公開されているため、特定の要件やニッチな要件に非常に適応できます。最初のリリースでは、このツールキットは Neptune Analytics と Neptune Database の両方のグラフストア実装と、Neptune Analytics と OpenSearch Serverless のベクトルストア実装を提供し、Amazon Bedrock でホストされている FM を使用します。詳細については、ユーザーガイドをご覧ください。

原文

Today, we are announcing the support of the open-source GraphRAG Toolkit, a new capability that enhances Generative AI applications by providing more comprehensive, relevant and explainable responses using RAG techniques combined with graph data. The toolkit provides an open-source framework for automating the construction of a graph from unstructured data, and composing question-answering strategies that query this graph when answering user questions.

Previously, customers faced challenges in conducting exhaustive, multi-step searches across disparate content. By identifying key entities across documents, GraphRAG delivers insights that leverage relationships within the data, enabling improved responses to end users. For example, financial analysts can ask a financial analysis chatbot for the sales forecast of a manufacturing company. Developers building Generative AI applications can enable GraphRAG via this new open-source Python toolkit by specifying their data sources and choosing Amazon Neptune Database or Neptune Analytics as their graph store and Amazon OpenSearch serverless as the vector store. This will automatically generate and store vector embeddings in the selected vector store, along with a graph representation of entities and their relationships in the selected graph store.

The GraphRAG Toolkit is an open source project. Its code base is open for inspection, modification, and extension, and is therefore highly adaptable for specific or niche requirements. With its initial release, the toolkit provides graph store implementations for both Neptune Analytics and Neptune Database, and vector store implementations for Neptune Analytics and OpenSearch Serverless, and it uses FMs hosted in Amazon Bedrock. To learn more, visit the User Guide.

引用元：Amazon Neptune now supports open-source GraphRAG toolkit