Neo4j annonce de nouvelles intégrations avec des fonctionnalités d'IA générative dans Google Cloud Vertex AI

Neo4j®, le leader mondial des bases de données de graphes et de d’analytique, annonce une nouvelle intégration aux dernières fonctionnalités d’IA générative de Google Cloud dans Vertex AI, la principale plateforme de grands modèles de langage (LLM) de Google. Le résultat permet aux entreprises d’exploiter les graphes de connaissances construits sur les offres cloud entièrement gérées de Neo4j dans Google Cloud Platform pour obtenir des informations et des recommandations d’IA générative plus précises, transparentes et explicables.

La base de données de graphes et les capacités d'analyse de Neo4j peuvent être utilisées pour créer des graphes de connaissances qui analysent les relations, permettant aux systèmes d'IA de raisonner, d'inférer et de récupérer des informations pertinentes de manière efficace. Cela permet des résultats plus précis, explicables et transparents pour les grands modèles de langage (LLM) et d'autres systèmes d'IA générative.

Les intégrations spécifiques couplées aux capacités d'IA générative de Google dans Vertex AI permettent aux entreprises :

1. L’exploitation du langage naturel pour interagir avec les graphes de connaissances : Les capacités d'IA générative de Vertex AI peuvent être utilisées pour fournir une interface en langage naturel au graphe de connaissances. Dans ce cas, les instructions du langage de requête Cypher sont générées à partir des données de l'utilisateur et exploitées pour interroger la base de données. Cela permet aux utilisateurs non techniques qui ne sont pas familiarisés avec les langages de requête des bases de données d'accéder au graphe de connaissances. Cette capacité sera bientôt intégrée aux tableaux de bord existants et à d'autres outils utilisateurs qui sont déjà exploités par la plupart des utilisateurs de Neo4j.

2. La transformation des données non structurées en graphes de connaissances : les développeurs peuvent exploiter les nouvelles capacités d'IA générative de Vertex AI pour traiter les données brutes, les structurer et les charger dans un graphe de connaissances. Une fois dans un graphe, les utilisateurs peuvent extraire des informations grâce aux outils de visualisation de données et d'interrogation de Neo4j, tels que Bloom pour la Business Intelligence (BI) et Neo4j Graph Data Science.

3. L’enrichissement GenAI en temps réel : Les bases de données Neo4j ont désormais la possibilité d’être connectées aux services Vertex AI en temps réel pour enrichir les graphes de connaissances. Les saisies faites dans un modèle génératif peuvent être augmentées à partir de sources structurées telles que les graphes de connaissances, fournissant le contexte demandé pour guider le traitement du modèle. La réponse peut être post-traitée pour la vérification des résultats, la mise en place de garde-fous et l’enrichissement des entités sémantiques correctement générées.

4. La prise en charge des intégrations de vecteurs : Neo4j peut être exploité pour fournir une mémoire à long terme aux grands modèles de langage grâce à la prise en charge des intégrations de vecteurs. La Graph Data Science de Neo4j prend en charge plus de 60 algorithmes, y compris la méthode du plus proche voisin et la similarité cosinus sur les vecteurs d’intégration pour effectuer des recherches de similarité. Avec les API d’intégration de Vertex AI, les entreprises disposent d’un outil puissant afin d’optimiser leurs coûts et de créer des applications intelligentes.

5. L’ancrage avec les graphes de connaissances : L’ancrage ou grounding permet aux entreprises utilisatrices de Neo4j de valider les réponses reçues des grands modèles de langage par rapport à leurs graphes de connaissances. Cela permet d’éviter les « hallucinations » et de rassurer les utilisateurs quant aux résultats obtenus. Les développeurs peuvent utiliser LangChain avec les graphes de connaissances basés sur Neo4j pour réaliser des cas d’utilisation de grounding.

Un partenariat stratégique de longue date depuis 2019

Google Cloud et Neo4j ont initié ce partenariat stratégique en 2019. Des centaines de PME et grandes entreprises exploitent Neo4j sur Google Cloud pour des cas d’utilisation d’IA allant de la lutte contre le blanchiment d’argent aux recommandations personnalisées, en passant par la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la génération de langage naturel, la conception moléculaire, le jumelage numérique et bien plus encore.

« Les entreprises connaissent des transformations sans précédent directement liées aux données et à l'IA », déclare Nenshad Bardoliwalla, directeur de la gestion des produits pour Vertex AI, Google Cloud. « Ces nouvelles intégrations entre Neo4j et Vertex AI aideront les entreprises à créer plus de valeur et d'impact avec leurs données et LLM grâce à des fonctionnalités telles que l'enrichissement et l'ancrage en temps réel, l'identification de modèles dans de grands ensembles de données, et de nouvelles capacités d'exploration de leurs données avec le langage naturel. »

« Ce partenariat entre Neo4j et Google représente une union puissante entre la technologie des graphes et l'excellence du cloud computing dans une nouvelle ère de l'IA », déclare Emil Eifrem, cofondateur et PDG de Neo4j. « Ensemble, nous donnons aux entreprises qui cherchent à tirer parti de l'IA générative les moyens d’aller plus loin dans l’innovation, de fournir les meilleurs résultats à leurs clients et de libérer la véritable puissance de leurs données connectées à une vitesse sans précédent. »