AWS présente des fonctionnalités avancées de RAG
AWS s’attaque au goulot d’étranglement de l’adoption de l’IA par les entreprises avec une suite de services qui rendent les pipelines de génération améliorée par récupération (RAG) beaucoup plus efficaces. Le problème ? Les données d’entreprise, dont la plupart sont stockées dans des lacs et des entrepôts, sont historiquement incompatibles avec la RAG. Les nouvelles offres d’AWS automatisent certaines des tâches les plus difficiles, telles que la traduction des requêtes en langage naturel en SQL complexe et la préparation de données chaotiques et non structurées telles que les PDF ou les fichiers vidéo pour l’IA générative.
Swami Sivasubramanian, vice-président de l’IA et des données chez AWS, résume bien la situation : la plupart des données d’entreprise n’ont « jamais été prêtes pour le RAG ». Ces outils sont là pour changer cela en éliminant la complexité inutile et en permettant aux entreprises de se concentrer sur les résultats plutôt que sur le code.
Amazon Bedrock Knowledge Bases améliore la recherche de données structurées pour l’IA générative
Les données structurées sont stratifiées avec des schémas, des historiques de requêtes et des changements constants qui rendent leur récupération pour les applications d’intelligence artificielle loin d’être simple. Amazon Bedrock Knowledge Bases simplifie l’ensemble de ce processus, en automatisant des flux de travail qui nécessitaient auparavant un développement personnalisé important.
Qu’est-ce que cela signifie concrètement ? Il génère des requêtes SQL afin d’extraire des données structurées, s’adapte à l’évolution des schémas et apprend en permanence à partir de l’historique des requêtes. Swami Sivasubramanian l’explique simplement : le service « s’adapte à votre schéma et à vos données », ce qui permet d’obtenir des réponses adaptées et précises.
L’objectif final est la précision. Avec les bases de connaissances Amazon Bedrock, les entreprises sont mieux équipées pour intégrer des données structurées dans l’IA générative, créant ainsi des résultats beaucoup plus intelligents et pertinents pour les cas d’utilisation du monde réel.
AWS GraphRAG améliore la précision de l’IA et la capacité d’explication à l’aide de graphes de connaissances
Il n’est pas facile de relier des éléments épars de données d’entreprise pour construire des systèmes d’IA qui ont un sens. GraphRAG résout ce défi avec Amazon Neptune pour créer automatiquement des graphes de connaissances, essentiellement des cartes visuelles qui relient les relations entre plusieurs sources d’information.
Ces relations sont converties en graphes, que les systèmes d’intelligence artificielle génératifs peuvent parcourir. Quel est l’impact ? Une vision holistique des données clients, des connaissances connectées et, surtout, des résultats d’IA que les entreprises peuvent expliquer et auxquels elles peuvent faire confiance. Les graphes de connaissances résolvent un problème réel de fragmentation des données qui affecte les systèmes d’IA depuis des années.
Swami Sivasubramanian va droit au but en qualifiant ces graphiques de clés pour « construire des systèmes RAG explicables ». C’est ce dont les entreprises ont besoin : Des outils d’IA qui apportent clarté et transparence.
Et pour ceux qui s’inquiètent de la complexité, ne vous inquiétez pas. Le système génère ces graphes automatiquement, sans qu’il soit nécessaire de disposer d’une expertise spécialisée dans les bases de données de graphes. AWS a rendu l’IA explicable pratique et réalisable.
Amazon Bedrock Data Automation résout les problèmes liés aux données non structurées
Les données non structurées, qu’il s’agisse de PDF, de fichiers audio ou de vidéos, constituent depuis longtemps une pierre d’achoppement pour les entreprises qui cherchent à développer l’IA. Les processus ETL traditionnels (extraction, transformation, chargement) sont trop lents et manuels pour le rythme moderne des opérations des entreprises.
Ce nouveau service agit comme un moteur ETL génératif alimenté par l’IA pour les données non structurées. Il extrait, transforme et traite automatiquement le contenu multimodal, le convertissant en formats utilisables alignés sur les schémas de données de l’entreprise.
Ce qui est vraiment impressionnant ici, c’est la simplicité. Avec une seule API, les entreprises peuvent indexer des quantités massives de contenu, les traiter efficacement et produire des résultats prêts pour les applications d’IA. L’époque où l’on se débattait avec des données non structurées désordonnées est révolue.
Principaux enseignements
La véritable magie opère lorsque les données structurées et non structurées travaillent ensemble, et c’est précisément la direction que prend AWS. Avec des outils tels que Bedrock Knowledge Bases, GraphRAG et Data Automation, AWS permet aux entreprises de rassembler leurs données en un système unique et cohérent.
Le résultat ? Des systèmes d’IA qui comprennent les données dans leur contexte. Qu’il s’agisse de requêtes SQL structurées, de connaissances connectées via des graphes de connaissances ou de fichiers non structurés proprement transformés, les entreprises disposent désormais des outils nécessaires pour débloquer des applications d’IA plus intelligentes et plus contextuelles.
Il s’agit de résoudre les goulets d’étranglement du monde réel : les silos de données, les flux de travail complexes et les processus manuels qui consomment du temps et des ressources. Grâce à ces avancées, AWS offre aux entreprises une voie claire vers une IA plus intelligente, rationalisée et exploitable.
