DX開発事業部の矢原です。
AWS Summitに参加してきました！
「Amazon Neptune Analytics と生成 AI 活用」のセッションの内容を一部紹介します！
概要
Amazon Neptune は、スケーラビリティと可用性に優れた、フルマネージドなグラフデータベースサービスです。このセッションでは、AWS re:Invent 2023 で発表された Amazon Neptune の新しいグラフ分析エンジン「Amazon Neptune Analytics」について詳しく解説します。また、近年急速に活用が進んでいる生成 AI と Amazon Neptune Analytics を組み合わせたソリューションについてもご紹介します。
Amazon Neptune Analyticsは去年のAWS re:Invent 2023で一般利用が開始されました。
グラフとは
SNSで誰がどのユーザーをフォローしているのかというような、データの関係性を表現することができます。
ユーザーが興味あるものに関連した場所などをレコメンドすることができます。
他にも代表的な例として以下を挙げられていました。
- ナレッジグラフ
- アイデンティティグラフ
- 不正検知グラフ
- セキュリティグラフ
Amazon Neptune Analyticsのリリースで何が変わるのか
Amazon Neptune Analyticsが出る前までは、分析をするには他のサービスを使う必要がありましたが、Amazon Neptune Analyticsがリリースされたことで予測・分析を1つのサービスで完結することができるようになりした！
Amazon Neptune Analyticsの特徴
Amazon Neptune Analyticsの特徴は以下3つを挙げられてました。
- フルマネージド
- 数百億の繋がりを持つグラフに対応
- 分析用アルゴリズムとベクトル検索機能
Amazon Neptuneと生成AI活用事例
下記の様々なサービスを組み合わせた、蓄積したグラフデータを活用するRAGの仕組みを構築する例について解説をしていただきました。
バッチプロセス
- データレイクからデータを取得
- データ出力の精度を高めるためにエンべディング生成
- 2で生成したものをS3に格納
自然言語によるOLTP処理
- ユーザーが生成AIアプリに対して自然言語で質問
- 大規模言語モデルの呼び出し
- グラフクエリ/ グラフ分析 /ベクトル検索
- ユーザーに自然言語で回答
また、LangChainはAmazon Neptune Analyticsとも統合されていて、下記のような形で呼び出し可能なんですね。
最後に
溜まったデータをどう活用するかというところで、とても参考になるセッションでした。
〇〇と生成AI活用というものが多くあり、生成AIブームを改めて感じました。AWS Summit自体も生成AIのブースがかなり多かったです。
Amazon Neptune自体触ったことがなかったので、ハンズオンやってみよう！という動機づけになるとても良いセッションでした。
業務でも生成AIを使う機会が増えてきているので、自分にはない知識のセッションを聞いて、幅を広げて良い活用方法を模索していきたいと思います。
