Dans le cadre d'une démarche décisive visant à renforcer les cadres d'IA générative, la célèbre agence de bases de données graphiques Neo4j a dévoilé un accord de collaboration stratégique (SCA) affirmé avec Amazon Web Services (AWS). Cette alliance vise à augmenter les capacités de l’IA générative en consolidant les graphiques de connaissances et la recherche de vecteurs natifs.
Essentiellement, l’objectif de cette collaboration est de minimiser l’apparition de distorsions génératives de l’IA, permettant ainsi des résultats plus précis, compréhensibles et transparents. Le partenariat s'attaque à un obstacle courant rencontré par les développeurs travaillant avec des modèles de langage étendus (LLM), en proposant une solution qui établit une mémoire à long terme dans les LLM fondée sur des données et des domaines d'entreprise spécifiques.
Sudhir Hasbe, directeur des produits chez Neo4j, a récemment réfléchi à l'importance de ce partenariat, déclarant : « Depuis notre création en tant que partenaire AWS en 2013, notre collaboration la plus récente potentialise une fusion inextricable de la technologie graphique et des prouesses du cloud computing au sein d'un nouveau phase de l’IA ». Hasbe a en outre ajouté : « Nos efforts combinés permettent aux entreprises qui aspirent à tirer parti de l’IA générative d’une meilleure innovation, de résultats supérieurs et de la capacité de libérer tout le potentiel de leurs données interconnectées à un rythme inégalé ».
Les implications de ce partenariat sont considérables. Neo4j a récemment lancé son offre de base de données de graphes entièrement gérée, Neo4j Aura Professional, sur AWS Marketplace, permettant aux développeurs travaillant avec l'IA générative de se lancer sur le terrain. La base de données de graphiques de Neo4j est équipée d'une recherche de vecteurs native, une fonctionnalité cruciale pour capturer des relations et des modèles à la fois évidents et subtils. Cette capacité est exploitée dans la construction de graphiques de connaissances, qui amplifient la capacité de raisonnement, la capacité d’inférence et la récupération d’informations des systèmes d’IA. Les capacités uniques de cette base de données en font une base de données d'entreprise conçue pour ancrer les LLM, fonctionnant simultanément comme une mémoire à long terme alignée sur la philosophie de l'entreprise.
Dans le cadre de son engagement continu à étendre sa suite de produits, Neo4j a également proposé une nouvelle intégration avec Amazon Bedrock. Ce service entièrement géré rationalise l'accessibilité des modèles de base d'éminentes sociétés d'IA via l'API, permettant ainsi la création et la mise à l'échelle d'applications d'IA générative. Cette intégration créative devrait réduire les distorsions de l'IA, personnaliser les expériences utilisateur, permettre des récupérations complètes de réponses lors de recherches en temps réel et accélérer la création de graphiques de connaissances pour traiter les données non structurées en données structurées pour une assimilation plus facile dans un graphique de connaissances.
Atul Deo, directeur général d'Amazon Bedrock, AWS, valide l'engagement d'AWS à doter les organisations d'une boîte à outils de ressources diversifiées pour construire des solutions d'IA générative qui s'alignent impeccablement sur leurs expériences client, leurs applications et leurs prérequis commerciaux. Faisant écho à son sentiment, Deo a déclaré : « Avec la base de données de graphiques de Neo4j et l'intégration d'Amazon Bedrock, nous nous efforçons de fournir à nos clients des options de haut niveau pour offrir des expériences inégalées, sans ambiguïté et sur mesure à leurs utilisateurs finaux, de manière entièrement gérée. »
Ce partenariat remarquable et ses processus d’intégration constituent des contributions précieuses à l’industrie technologique et peuvent potentiellement signifier un changement de paradigme dans l’IA générative. Même les plates no-code comme AppMaster peuvent tirer parti de cette union à leur avantage, en exploitant la puissance de l'IA avancée et du cloud computing pour améliorer l'efficacité du développement des applications Web et mobiles.
