「Amazon Bedrock Knowledge BasesがGraphRAGに対応！！ ・・・それってつまりどういうコト！？ をチョット深堀ってみる」というタイトルでCM re:Growth 2024 OSAKAに登壇しました #regrowth_osaka

こんにちは！ AWS 事業本部コンサルティング部のトクヤマシュンです。

2024/12/11 に開催された AWS re:Invent ふりかえり勉強会「クラスメソッド re:Growth 2024 大阪」にて、「Amazon Bedrock Knowledge BasesがGraphRAGに対応！！ ・・・それってつまりどういうコト！？をチョット深堀ってみる」というタイトルで登壇しました。

https://classmethod-osaka.doorkeeper.jp/events/178670

先日のAWS re:Invent 2024のキーノートで発表されたこちらのアップデートの内容をテーマにしています。

https://dev.classmethod.jp/articles/knowledge-bases-graphrag/

登壇資料

資料はこちらです：

アジェンダは次の通りです。
RAGとはどんな技術か？またGraphRAGを使うとRAGの弱点をどのように克服できるのか？という流れで話しました。

はじめに、RAGを使うことで社内文書などのドメイン知識を踏まえた回答が得られることを、BlackBelt資料を引用してお伝えしました。

次に、RAGでは文脈を理解した回答が難しい場合があることを、ベクトル検索イメージ例を基にお伝えしました。

一方GraphRAGでは、RAGに比べて文脈を意識した正しい回答を引き出せる可能性があることを、グラフDBイメージ例を基にお伝えしました。

チョット深堀りでは、GraphRAGの論文を引用してどのようにGraphRAGパイプラインが進んでいくかを説明しました。
より深く知りたい方は、ぜひ原文も読んでみてください。より理解が深まるかと思います。
From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

最後に、コンソールからGraphRAG対応のKnowledge Basesを作成した場合には、Neptune Analyticsが作成されることを構成図を交えてお話しました。

参考資料

• AWS Black Belt Online Seminar Amazon Bedrock Series #01 Amazon Bedrock Overview
• From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

おわりに

以上、AWS re:Invent 2024のキーノートで発表された「Amazon Bedrock Knowledge BasesのGraphRAG対応」に関する登壇の紹介でした。
終わった後の懇親会もとても楽しかったです。やっぱりオフラインイベントは良いですね。ご参加いただきました皆様、ありがとうございました。

本エントリがどなたかのお役に立てば幸いです。