L’article présente comment renforcer un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) en intégrant Neo4j, une base de données graphe, pour améliorer la pertinence et la précision des réponses générées par un LLM (comme Claude d’Anthropic via AWS Bedrock). L’approche combine le LLM pour extraire et structurer des données semi-structurées (via des prompts ciblés) et Neo4j pour stocker ces données sous forme de graphe, permettant des requêtes complexes et contextualisées. Grâce à LangChain, les questions en langage naturel sont traduites en requêtes Cypher, exploitant ainsi la puissance des relations pré-établies dans Neo4j pour fournir des réponses précises, même sur des données métiers spécifiques. L’auteur souligne aussi l’importance de la sécurité, de la performance, et de l’itération sur les prompts pour optimiser les résultats. Une solution idéale pour des cas d’usage professionnels où la précision et le contexte sont cruciaux.