A Neo4j, empresa líder em Graph Database e Analytics, anunciou hoje uma parceria com a plataforma Google Cloud que acelera expressivamente o desenvolvimento e a implementação de IA generativa em vários processos cruciais para a eficiência operacional de empresas. A integração visa auxiliar empresas que lutam com a complexidade e os desafios de criar aplicações baseadas em GenAI bem-sucedidas que exigem dados contextualizados em tempo real e resultados precisos.
Os grafos de conhecimento, tecnologia disponibilizada pela Neo4j, é capaz de captar relações e combinações escondidas entre entidades, o que funciona como um algoritmo que alimenta os LLM com as informações necessárias para permitir seu raciocínio, dedução e recuperação de dados relevantes de forma precisa e eficaz. De acordo com o Gartner, “Os líderes em Database e Analytics devem aproveitar o poder dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com a potência dos grafos de conhecimento para aplicativos de IA tolerantes a falhas”, informa relatório publicado em novembro de 2023 AI Design Patterns for Knowledge Graphs and Generative AI.
A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é uma técnica usada para que os LLMs respondam a conjuntos de dados externos. A combinação dos grafos de conhecimento com a RAG, conhecida como “GraphRAG”, garante que os resultados da GenAI sejam mais precisos, coerentes e transparentes, mesmo com dados em tempo real.
“A IA generativa pode aumentar significativamente o valor que os clientes obtêm dos dados críticos de negócios. Ao utilizar os modelos Gemini do Google Cloud e o Vertex AI, a Neo4j pode aumentar a velocidade e a precisão do desenvolvimento de aplicativos de IA generativa.”, explica Ritika Suri, Diretora de Parcerias Tecnológicas do Google Cloud.
GraphRAG e Google Cloud: possibilidades e benefícios
Desenvolvedores podem facilmente aplicar as técnicas GraphRAG aos grafos de conhecimento para fundamentar os LLM em termos de exatidão, contexto e compreensão, melhorando a inovação da GenAI. Mais especificamente, eles podem:
1. Criar grafos de conhecimento em pouco tempo para obter resultados assertivos e compreensíveis. Desenvolvedores podem facilmente criar grafos de conhecimento usando Gemini, VertexAI, LangChain e Neo4j a partir de dados não estruturados, como PDFs, páginas Web e documentos – diretamente ou carregados a partir do Google Cloud Storage (GCS).
2. Absorver, processar e analisar dados em tempo real. Desenvolvedores podem usar modelos Flex no Dataflow para criar pipelines de dados seguros e reproduzíveis que absorvem, processam e analisam dados no Google BigQuery, no Google Cloud Storage e na Neo4j – produzindo grafos de conhecimento com informações em tempo real e permitindo que os aplicativos GenAI forneçam insights relevantes.
3. Construir aplicações em GenAI baseadas em grafos de conhecimento no Google Cloud. Consumidores podem utilizar o Gemini for Google Workspace e o Reasoning Engine da Vertex AI para implementar, monitorar e ampliar facilmente as aplicações e APIs GenAI no Google Cloud Run. O Gemini Workspace é treinado na base de dados da Neo4j para transformar automaticamente qualquer trecho de código de linguagem na linguagem de consulta Cypher da Neo4j. O resultado torna o desenvolvimento de aplicações mais rápido, mais fácil e mais colaborativo, integrando capacidades de compreensão e geração de linguagem natural em várias aplicações e ambientes. Desenvolvedores também podem usar o Cypher com qualquer Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) suportado pelo Gemini Workspace para consultas e visualizações mais eficientes de dados de grafos. As capacidades de pesquisa vetorial, GraphRAG e memória conversacional do Neo4j integram-se perfeitamente através do LangChain e do Neo4j AuraDB no Google Cloud.
Uma história de inovação: outras parcerias marcantes
Clientes regulamentados poderão cumprir requisitos rigorosos de residência de dados, segurança e regulamentação no Google Distribution Cloud (GDC) Hosted, que ficou disponível em março. A GDC é uma infraestrutura de nuvem privada com air-gap e um ambiente de borda projetado especificamente para organizações do setor público e empresas regulamentadas. A Neo4j é a maior parceira de lançamento da GDC para fornecer capacidades de Graph Database e Analytics.
Clientes também podem fazer análises de grafos em memória de padrões de dados ocultos e complexos usando o catálogo de mais de 70 funções de ciência de dados de grafos da Neo4j diretamente nos dados do BigQuery e do BigQuery SQL usando Procedimentos Armazenados do Apache Spark.
Além disso, a Neo4j ganhou neste mês o prêmio de Parceiro Tecnológico do Ano do Google Cloud na categoria de Gestão de Dados pelo segundo ano consecutivo. Em 2023, a Neo4j foi a única fornecedora de grafos nativos a lançar integrações de produtos nativos com recursos GenAI no Google Cloud Vertex AI. O Google Cloud e a Neo4j anunciaram sua parceria estratégica em 2019. A Neo4j também integrou recursos de vetor nativo em seu banco de dados de grafos principal no ano passado, permitindo que ele sirva como memória de longo prazo para LLMs.
