guidance for digital thread using graph and generative ai on aws
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Herstellungsorganisationen verfügen über große Mengen an Wissen, die über den Produktlebenszyklus verteilt sind, was zu begrenzten Sichtbarkeit, Wissenslücken und der Unfähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, zu begrenztem Sichtbarkeit führen kann. Ein digitaler Thread bietet einen integrierten Ansatz, um unterschiedliche Datenquellen über Unternehmenssysteme hinweg zu kombinieren, um Rückverfolgbarkeit, Zugänglichkeit, Zusammenarbeit und Beweglichkeit voranzutreiben.
Erfahren Sie in diesem Beispielprojekt, wie Sie einen intelligenten digitalen Thread mit einer Kombination aus Wissensgrafik und generativen KI -Technologien erstellen, die auf Daten basieren, die im gesamten Produktlebenszyklus erzeugt werden, und deren miteinander verbundene Beziehung. Erkunden Sie Anwendungsfälle und ermitteln Sie umsetzbare Schritte, um Ihre intelligente digitale Thread -Reise mit Graph und generativer KI auf AWS zu beginnen.
Um die in diesem Beitrag beschriebenen Schritte auszuführen, benötigen Sie Folgendes:
Klonen Sie das Repository in Ihre Umgebung
git clone https://github.com/aws-solutions-library-samples/guidance-for-digital-thread-using-graph-and-generative-ai-on-aws.git
cd guidance-for-digital-thread-using-graph-and-generative-ai-on-aws
Um diese App bereitzustellen, führen Sie aus:
chmod +x deploy-script.sh
./deploy-script.sh
Die Bereitstellung script.sh richtet die folgenden Ressourcen in Ihrem Konto ein:
- Amazon Cognito -Benutzerpool mit einem Demo -Benutzerkonto
- Amazon Neptune serverloser Cluster
- Amazon Neptune Workbench Sagemaker Notebook
- Ein VPC
- Subnets/Sicherheitsgruppen
- Anwendungslastausgleich
- Amazon ECR -Repository
- ECS -Cluster & Service, der auf AWS Fargate ausgeführt wird
Falls Sie nach den unten gezeigten AWS -Anmeldeinformationen gefragt werden. Bitte lesen Sie Konfiguration AWS -Anmeldeinformationen.
Which credentials would you like to use to create demo? [Use arrows to move, type to filter, ? for more help]
> Enter temporary credentials
[profile default]
Besuchen Sie die URL nach AWS Copilot -Bereitstellung, um mit dem digitalen Thread zu chatten.
✔ Deployed service genai-chatbot-app.
Recommended follow-up action:
- Your service is accessible at http://genai--Publi-xxxxxxx-111111111.xx-xxxx-x.elb.amazonaws.com over the internet.
Neu bereitgestellte Amazon Neptune Cluster enthalten keine Daten. Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die Beispieldaten aus SRC/Knowledge-Graph/Daten/in die Graph-Datenbank zu importieren, um die Interaktion zwischen Amazon Bedrock Gen AI und Neptune Knowledge Graph Based Digital Thread zu importieren.
Führen Sie unten das Bash-Skript aus, um S3-Bucket zu erstellen und SRC/Knowledge-Graph/Daten/Dateien in Amazon S3 hochzuladen
ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query "Account" --output text)
S3_BUCKET_NAME="mfg-digitalthread-data-${ACCOUNT_ID}"
aws s3 mb "s3://$S3_BUCKET_NAME"
aws s3 cp ./src/knowledge-graph/data/ s3://$S3_BUCKET_NAME/sample_data/ --recursive
Besuchen Sie das Neptun Workbench Notebook Jupyter Notebook.
Aus AWS -Konsole :
deploy-script.sh CloudFormation bereitgestellt wirdAus der URL in CloudFormation Stack:
mfg-dt-neptune ausNeptuneSagemakerNotebook -Schlüssel, um die URL des Neptune Sagemaker Notebook zu finden. (EG https://aws-neptun-notebook-foreptunedbcluster-xxxxxxxx.notebook.xx-xxxx-x.sagemaker.aws/) Nachdem Sie in das Jupyter-Notizbuch eingegangen sind, klicken Sie auf die Schaltfläche Upload in der rechten oberen Ecke und hochladen SRC/Knowledge-Graph/MFG-Neptun-Bulk-Import.ipynb-Datei in das Neptune Notebook. (PS: Klicken Sie auf Blau upload , um das Hochladen zu bestätigen)
Gehen Sie in mfg-neptune-bulk-import.ipynb und befolgen Sie die Schritte im Notebook, um die Beispieldaten in die Neptun-Datenbank zu laden.
Erfolgreicher Datenimport generiert das folgende Wissensgraphen.
Sie werden gebeten, sich beim Cognito -Benutzer anzumelden. In dieser Demo wird ein Beispiel demo_user mit dem temporären Passwort erstellt TempPassw0rd! . 
Das Kennwort zurücksetzen ist erforderlich, wenn Sie sich zum ersten Mal anmelden. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie die Passwortrichtlinien befolgen.
Die Hauptseite wird angezeigt und Sie können mit der digitalen Thread -Gen -AI- und Graph -Anwendung chatten.
Beispielfragen finden Sie durch Erweiterung des Example questions .
Achtung: Alle Daten in Amazon Neptun gehen nach der Reinigung verloren.
Da diese Demo Ressourcen in Ihrem Konto festlegt, löschen wir sie, damit Sie nicht berechnet werden.
Das CleanUp-Script.sh löscht die folgenden Ressourcen in Ihrem Konto:> * Amazon Cognito-Benutzerpool mit einer Demo> * Amazon Neptune serverloser Cluster> * Amazon Neptun Workbrech Sagemaker Notebook> * a VPC> * Subnetze/Sicherheitsgruppen> * Anwendungsladungsbalancer> * Amazon Ecr Reposories> * ECS CLUSTER & SERVICE ON AWSS AWSS AWSS AWSS AWAGATEGATE FARGATE AWAGATE
chmod +x cleanup-script.sh
./cleanup-script.sh
Eingabe 'y', um die Reinigung zu bestätigen:
This script is to clean up the Manufacturing Digital thread (Graph and Generative AI) demo application.
Are you sure to delete the demo application? (y/n): y
Are you sure you want to delete application genai-chatbot-app? [? for help] (y/N) y
Finally, You will get a message "CloudFormation is being deleted. It will be removed in minutes. Please check the CloudFormation console https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home".
It will take 10-15 minutes to cleanup the resources in your account.
Weitere Informationen finden Sie unter Beitrag.
Für die AWS -Anleitung besuchen Sie die Leitlinien für digitale Threads mit Diagramm und generativer KI auf AWS
Der Blog wird im April 2024 veröffentlicht.
Kann ich das CleanUp-Skript ausführen.
Nr. CloudFormation Deletion schlägt mit dem Fehler "DB Cluster NeptunedBcluster im gestoppten Zustand" fehl. Bitte starten Sie den Neptun -Cluster entweder über die AWS -Konsole oder den CLI -Befehl, bevor Sie mit der Aufräumarbeiten fortfahren.
Was tun, wenn die CloudFormation nicht mit dem Fehler "Die folgenden Ressourcen) erstellt werden konnte: [Elasticip3, Elasticip1, Elasticip2]"?
Stellen Sie vor dem Ausführen der Neptun -CloudFormation -Vorlage sicher, dass Sie über genügend Kapazitäten für die Erstellung von 3 elastischen IPs verfügen. Überprüfen Sie die Anzahl der elastischen IPs in der AWS -Konsole https://console.aws.amazon.com/ec2/home?#addresses: Bevor das Skript bereitgestellt wird.
Kann ich einen neuen Benutzer abgesehen vom Demo_User erstellen?
Ja. Sie können zum AWS Cognito -Benutzerpool navigieren und einen neuen Benutzer mithilfe der AWS -Konsole oder über CLI erstellen.
Ich habe den Fehler "JQ: Befehl nicht gefunden" beim Ausführen der Deployming-script.sh. Wie repariere ich?
Bitte besuchen Sie die Installation JQ -Seite für weitere Informationen.
Was mache ich, wenn ich eine Warnung erhalte, die die Plattform des angeforderten Bildes (Linux/ARM64/V8) nicht mit der erkannten Hostplattform (Linux/AMD64) übereinstimmt und keine bestimmte Plattform angefordert wurde, gefolgt von einem Fehler während der Bereitstellung von Copilot -Bereitstellungen?
Dieser Fehler kann durch Bereitstellen des Skripts von der ARM64 -basierten Instanz behoben werden. Weitere Informationen finden Sie im Plattformattribut in der in Manifest.yml-Datei unter Copilot/Genai-Chatbot-App vorhandenen Datei. Das Plattformattribut ist auf Linux/ARM64 eingestellt.
Kann diese Lösung für die Verwendung in anderen Domänen angepasst werden, und wenn ja, wie lautet der Prozess?
Schritt 1: Domänenspezifische Kundenproblem identifizieren.
Schritt 2: Identifizieren Sie relevante Stakeholder.
Schritt 3: Verstehen Sie das Problem und erstellen Sie Fragen.
Schritt 4: Identifizieren Sie das relevante System und die relevanten Daten.
Schritt 5: Erstellen Sie die Kanten und Scheitelpunkte CSV-Dateien und platzieren Sie sie in den Ordnern für Wissensgraph/Daten/Kanten und Wissensgraph/Daten/Scheitelpunkte.
Schritt 6: Laden Sie die Dateien mit S3 Loader und führen Sie die Neptune-Statistiken mit SRC/Knowledge-Graph/MFG-Neptun-Bulk-Import.IPYNB aus
Schritt 7: Chat mit der Grafik.
Schritt 8: Wenn die Antwort ungenau ist, aktualisieren Sie die Eingabeaufforderung Vorlage, indem Sie eine Beispielabfrage und die entsprechende Antwort angeben.
Verwenden Sie die folgende Vorlage, wenn Sie sich mit Kunden beschäftigen, um ihre Bedürfnisse zu verstehen.
Ich habe in der vorhandenen Grafik geringfügige Anpassungen vorgenommen, indem ich neue Kanten und Scheitelpunkte hinzugefügt habe, aber die Chat -Anwendung scheint die Änderungen nicht zu erkennen. Was könnte der Grund für dieses Problem sein?
Langchain Neptun Graph erhält den Knoten- und Kantenbezeichnungen aus der Zusammenfassung der Neptun -Statistik. Die Neptun-Statistiken werden derzeit erneut generiert, wenn sich entweder mehr als 10% der Daten in Ihrem Diagramm geändert haben oder wenn die neuesten Statistiken mehr als 10 Tage alt sind. Um das Problem zu lösen, führen Sie bitte den Statistikbefehl "%Statistics-Mode Aktualisierung" unmittelbar nach dem Laden zusätzlicher Änderungen aus (siehe MFG-Neptun-Bulk-Import.ipynb).
Wie setze ich Neptun DB zurück?
Bitte folgen Sie den in diesem Blog beschriebenen "Workbench Magic Commands".
Was ist das Verfahren, um das Neptune -Cluster und das Notizbuch zu stoppen, um die Kosten zu vermeiden?
Es ist eine Best Practice, den Neptune -Cluster und das Notizbuch zu stoppen, wenn Sie ihn nicht verwenden. Befolgen Sie die unten beschriebenen Schritte.
Wie viel kostet Amazon Neptune und Amazon Bundrock?
Bitte beachten Sie die Neptune Serverless Pricing und Amazon Bedrock Pricing für anthropische Modelle.
In welchen AWS -Regionen ist Amazon -Grundgestein erhältlich?
Weitere Informationen finden Sie in dieser Seite.
Ich muss mehr über Amazon Neptune und Amazon Bedrock erfahren.
Weitere Informationen finden Sie auf der Amazon Bedrock und der Amazon Neptune -Produktseite.
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