Amazon Neptune ML

机器学习和生成式人工智能

无需 ML 专业知识即可对图形进行预测

Neptune ML 可根据您的图形数据自动创建、训练和应用 ML 模型。它使用 DGL 自动为您的工作负载选择和训练最佳 ML 模型，这样，您就可以在几小时（而不是几周）内对图形数据做出基于 ML 的预测。

将大多数预测的准确性提高 50% 以上*

Neptune ML 采用 GNN，这是一种应用于图形数据的先进 ML 技术，可以推断图形中的数十亿个关系，从而做出更准确的预测。

*根据斯坦福大学发表的研究，Neptune ML 使用 GNN 进行预测的准确性可比使用非图形 ML 高出 50% 以上。

使用开源 LangChain Python 框架构建上下文感知图形应用程序

LangChain 是一个开源 Python 框架，旨在简化使用大型语言模型（LLM）的应用程序的创建。Neptune 与 LangChain 的集成使开发人员能够使用 LangChain 的开源框架来简化上下文感知应用程序的创建。

将英语问题翻译成 openCypher 图形查询并返回人类可读的响应

借助 Neptune 和 LangChain，您可以根据提供的上下文返回响应，并使用 openCypher 查询语言查询 Neptune 图形数据库。例如，您可以使用 Neptune openCypher 问答链将英语问题翻译为 openCypher 查询并返回人类可读的响应。该问答链可用于回答诸如“奥斯汀机场有多少条出境航线？”之类的问题。

有关 Neptune openCypher 问答链的更多详细信息，请访问开源 LangChain 文档。