チャットボットを超えて：生成AIでナレッジグラフを解き放つ

Pulisher : Cloud Technology Center キム・ジホ
Description : Amazon Neptune、Bedrock、Kendra、LangChainを効果的に統合する方法についてのワークショップ

はじめに

Amazon Neptuneを活用して構造化データと非構造化データを合成して知識グラフを構築する方法に興味があり、このセッションを選択しました。

このセッションを通じて、メタデータ補強、クエリ生成、検索機能強化のためのデータ合成過程を理解し、Amazon BedrockとAmazon Kendraを活用して言語モデルをナレッジグラフに統合する方法を学びたいと思います。

セッションの概要紹介

本ワークショップでは、チャットボットやカスタマーサポートを含む初期の生成型AIのユースケースを超え、生成型AIを活用し、融資や与信判断のための金融およびアイデンティティの知識グラフを構築する方法を説明します。Amazon Neptuneを活用し、構造化データと非構造化データを統合し、生成型AIを使用してメタデータ補強、クエリ生成、検索機能のための知識グラフを作成します。

また、Amazon Bedrockがサポートする大規模言語モデルを活用し、LangChainを通じてこれをAmazon Kendraと統合し、融資や与信決定のアプリケーションをサポートする方法も含まれています。

ワークショップの内容

このワークショップでは、金融業界に焦点を当て、Amazon Neptuneを活用して金融とアイデンティティの知識グラフを作成する方法を学びます。Amazon Bedrockでサポートされている大規模な言語モデルを使用してナレッジグラフを作成し、LangChainを使用してAmazon Kendraと統合するための具体的な手順について説明します。 また、ワークショップでは、生成型AIを使用してメタデータ補完、クエリ生成、検索機能を実装することができます。

大規模言語モデルに焦点を当て、モデルの性能、コスト、速度の理解を強調し、各モデルの特徴と長所と短所を説明します。 特に、金融分野で発生する複雑な問題を解決するために選択したモデルの理解と重要性を強調し、ワークショップでは、知識グラフを効果的に活用するためのアーキテクチャを説明し、データの抽出と加工プロセスを紹介しました。

最後に、Amazon Neptuneを活用した知識グラフを生成し、LangChainを通じたAmazon Kendraとの統合を通じて、金融および信用判断アプリケーションを支援する方法を実際の事例を通じて紹介しました。

セッションを終えて

このセッションを通じて、生成型AIの活用範囲がチャットボットやカスタマーサポートを超えて拡張できることを知ることができました。金融とアイデンティティの知識グラフを構築するための具体的なガイドラインと、Amazon Neptune、Bedrock、Kendra、LangChainを効果的に統合する方法を学び、ローンや信用判断のアプリケーションをサポートする方法を学びました。

今後、実務に適用することで、企業のデータ管理と意思決定プロセスを向上させることが期待されます。