Knowledge Graphen lassen sich ab sofort mit großen Sprachmodellen (LLM) von Google kombinieren, um mehr Transparenz, Genauigkeit und Erklärbarkeit von generativer AI sicherzustellen
München, 14. Juni 2023 – Neo4j, führender Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, kündigte eine neue Produktintegration mit den neuesten Generative AI-Funktionen in Vertex AI für Google Cloud an, der führenden Plattform für maschinelles Lernen (inkl. LLMs). Enterprise-Kunden können damit Knowledge Graphen, die auf Neo4j Aura in der Google Cloud Platform laufen, für generative KI-Analysen und -Empfehlungen nutzen und die Genauigkeit, Transparenz und Erklärbarkeit von Ergebnissen verbessern.
Die Neo4j Graphdatenbank, einschließlich ihrer Graph-Analyse-Features, gilt als Basis-Technologie für die Erstellung von sogenannten Knowledge Graphen, in denen sich sowohl viele verschiedene Entitäten als auch die Beziehungen zwischen ihnen abbilden und abfragen lassen. Der im Graphen geschaffene Datenkontext ermöglicht es den KI-Systemen, Informationen hinsichtlich ihrer Relevanz für eine Frage zu bewerten, ihre Richtigkeit unter Einbeziehung unterschiedlicher Datenquellen zu überprüfen und Abfragen über alle Analyseschritte und Datenpunkte hinweg nachzuvollziehen.
Vorteile der Integration mit Googles Generative AI-Funktionen in Vertex AI:
1. Natürliche Sprache für die Interaktion mit Knowledge Graphen: Google Vertex AI für natürliche Sprache stellt eine Schnittstelle zum Neo4j Knowledge Graphen zur Verfügung. Eingaben von Anwendern werden so automatisch in die Graph-Abfragesprache Cypher übersetzt. Dadurch können Nutzer auch ohne technische Vorkenntnisse einfach und schnell Abfragen im Graphen durchführen. Neo4j plant, die KI-gestützte Spracheingabe zudem innerhalb des Ökosystems der Graphdatenbank anzubieten, unter anderem in NeoDash – Dashboard Builder for Neo4j.
2. Transformieren unstrukturierter Daten in Knowledge Graphen: Entwickler erhalten mit Google Vertex AI die Möglichkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, zu strukturieren und in einen Knowledge Graphen zu laden. Mit Hilfe des Visualisierungstools Neo4j Bloom für Business Intelligence (BI) und Neo4j Graph Data Science lassen sich die Daten weiter analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen.
3. GenAI-Anreicherung in Echtzeit: Neo4j-Graphdatenbanken sind in der Lage, Vertex AI-Services in Echtzeit aufzurufen, um Knowledge Graphen anzureichern. Ausgehend von strukturierten Quellen, aus Knowledge Graphen, können dank des vorliegenden Kontextes die generativen KI- Modelle kontrolliert werden. Zudem lassen sich die Ergebnisse im Nachgang verifizieren, in Bezug auf Sicherheits- und Korrektheitsregeln bereinigen (Guardrailing) und für höhere semantische Genauigkeit anreichern.
4. Support für Vektor Embedding (Merkmalsvektoren): Neo4j bietet Graph Embeddings, die sich für Feintuning und Training innerhalb großer Sprachmodelle nutzen lassen. Neo4js Graph Data Science unterstützt mehr als 60 Algorithmen, darunter K-Nearest-Neighbors (KNN) Algorithmen und Kosinus-Ähnlichkeit. In Kombination mit den Google Vertex AI Embedding APIs gewinnen Anwender ein leistungsstarkes Toolset für die Entwicklung smarter Anwendungen.
5. Validierung dank Knowledge Graphen (Grounding): Als Grounding wird die Fähigkeit bezeichnet, die von LLM generierten Ergebnisse mit Hilfe von strukturierten Datenquellen zu validieren. Sogenannte KI-Halluzinationen lassen sich minimieren, während das Vertrauen der Benutzer in die Resultate steigt. Für das Grounding können Neo4j-Knowledge Graphen beispielsweise in Kombination mit dem LLM-Entwicklungsframework LangChain eingesetzt werden.
Neo4j und Google Cloud: Partnerschaft seit 2019
Google Cloud und Neo4j starteten ihre strategische Partnerschaft bereits 2019. Heute verwenden Großkonzerne ebenso wie viele andere Unternehmen und Startups die Graphdatenbank in der Google Cloud im Rahmen von KI und Graph Analytics. Die Anwendungsfälle reichen dabei von der Betrugsaufdeckung und der Geldwäschebekämpfung über Recommendation Engines und Supply Chain Management bis hin zu Natural Language Processing (NLP), Bioinformatik und digitale Zwillingen.
“Was die Daten- und KI-Transformation angeht, sehen sich Unternehmen einem noch nie dagewesenen Tempo ausgesetzt”, erklärt Nenshad Bardoliwalla, Director für Product Management für Vertex AI, Google Cloud. “Die neue Integration von Neo4j und Google Vertex AI hilft ihnen, ihre Daten und LLMs im vollem Umfang und effektiv zu nutzen. Dazu trägt neben der automatischen Anreicherung von Modellen in Echtzeit, dem Grounding und der Aufdeckung von Mustern in großen komplexen Datensätzen auch die Möglichkeiten rund um die natürliche Spracheingabe bei.”
“Die Partnerschaft zwischen Neo4j und Google Cloud ist eine echte Power-Kombo aus Graphtechnologie, Cloud Computing und KI”, so Emil Eifrem, Mitbegründer und CEO von Neo4j. “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.”
Neo4j, der führende Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hilft Unternehmen, Beziehungen und Muster innerhalb von Milliarden von Daten umfassend, einfach und schnell aufzudecken. Anwender nutzen diese vernetzte Datenstruktur, um innovative Lösungen für ihre dringlichsten Geschäftsprobleme zu entwickeln – von Betrugserkennung und 360-Grad-Kundenansicht, über Knowledge Graphen und Supply Chain, bis hin zu Netzwerkverwaltung und IoT. Und das unabhängig vom Datenwachstum. Neo4js umfassender Graph Stack bietet leistungsstarke native Graph-Datenspeicherung, Data Science, Analytik und Visualisierung, einschließlich hoher Sicherheitseinstellungen für Enterprise-Umgebungen, skalierbarer Architektur und ACID-Konformität. Die Neo4j-Community mit ihren Open-Source Enthusiasten besteht aus mehr als 250.000 Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Architekten aus Hunderten von Fortune-500-Unternehmen, Regierungsbehörden und NGOs. Besuchen Sie Neo4j.com und @Neo4j.
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