Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Knowledge BasesにRAGが対応しました!
Search
やくも
January 25, 2025
0
170
Knowledge BasesにRAGが対応しました!
JAWS-UGちばらき(茨城&千葉支部共同開催) #1 土浦からはじめます!
やくも
January 25, 2025
Tweet
Share
More Decks by やくも
See All by やくも
AIエージェントを5分で一気におさらい!AIエージェント「構築」元年に備えよう
yakumo
1
85
AI時代のワークフロー設計〜Durable Functions / Step Functions / Strands Agents を添えて〜
yakumo
3
2k
AIの長期記憶と短期記憶の違いについてAgentCoreを例に深掘ってみた
yakumo
4
480
品川会立ち上げについて
yakumo
1
140
5分で体感するhuman-in-the-loop!AIに丸投げはもうやめよう!
yakumo
1
370
re:Inventで発表された新サービス~AgentCore Evaluations/Policy~
yakumo
2
250
効果的なAIエージェントを考える〜それホントにAIエージェントじゃなきゃだめですか?〜
yakumo
3
670
新米エンジニアがJapan AWS Jr.Championsになるまで〜ゼロから始めたAWSとの歩み〜
yakumo
2
310
グラフDBがチョットわかるようになる話
yakumo
5
490
Featured
See All Featured
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
73
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
0
180
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
1.9k
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
115
91k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
190
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
260
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
0
1.8k
Transcript
0 Knowledge BasesにRAGが対応しました! 株式会社クレスコ 八雲慎之助
1 自己紹介 八雲 慎之助(やくも しんのすけ) 所属 株式会社クレスコ 技術 好きなAWSサービス Neptune
2 本日お話すること・しないこと • 話すこと • GraphRAGの概要 • GraphRAG対応のメリット • サポート前後の違い
• 話さないこと • Knowledge Bases全体の詳細な解説 • グラフDBに関する深い技術的説明
3
4 そもそもRAGとは? 引用(https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon-Bedrock- Overview_v1.pdf)
5 そもそもRAGとは? 検索クエリ生成 データソース から検索 回答生成 • データソースにデータを登録 • 生成系AIアプリケーションの出力をそ
の組織のデータのみに制限 • 回答精度の向上 • ハルシネーションの抑制
6 RAGが苦手なこと
7 では、GraphRAGとは? 引用(https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202501/way-to-imprement-graphrag/)
8 では、GraphRAGとは? 引用 (https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2402/07/news021.html)
9 GraphRAGの場合
10 GraphRAGの場合 抽象的な質問に対して文脈から正しく回答できた!
11 GraphRAGの場合 データが増加して複雑になっても安定して回答できる
12 GraphRAGの場合 Neptuneでグラフ構造 作成してるなら、 さすがにグラフ可視化 できるよね? ナレッジベースにGraphRAG可視化機能は無さそうでした..
13 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化
14 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化
15 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化
16 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化 https://docs.aws.amazon.com/neptune-analytics/latest/userguide/what-is-neptune-analytics.html
17 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化 選手ID,試合ID,ゴール数,アシスト数,プレイ時間 ベクトル埋め込みデータ
18 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化
19 GraphRAG(Neptune Analytics)グラフの可視化
20 まとめ • GraphRAG対応によるメリット • 検索精度の上昇 • 曖昧な検索に対する類似検索 • Neptuneとの明確な差別化
• 自然言語で対話可能 • 様々なデータ形式に対応 • グラフ可視化手順は従来と変わらず • Notebook+グレムリンクエリ
21 【注意事項】 • 本資料上の当社(株式会社クレスコ)ブランドマークは、登録商標です。 • 本資料のデザインおよび内容の著作権は、当社に帰属します。 • 本資料は信頼できると思われる各種データを使用して作成しておりますが、当社が当該情報全ての正確性 を保証するものではありません。本資料は貴社との討議を目的としており、この目的から生じた結果や 資料の信頼性に起因する損害について、当社は一切の責任を負いません。
Thank You