主要内容
近日，AWS推出的GraphRAG（图检索增强生成）部署方案将药企研发周期缩短了87%。这一突破源于整合分散的私有数据库，构建统一可查询的知识图谱，解决数据孤岛问题。
过去，药物研发每次迭代的初始数据收集与筛选需6个月以上，成功率仅5%。关键数据集（如临床指标、内部工程笔记等）分散存储，数据科学家难以发现潜在关联；员工离职还会带走项目上下文，导致研究停滞。
AWS通过GraphRAG框架，结合图数据库与自然语言处理技术，利用Amazon Neptune Analytics和Bedrock实现数据整合。系统从PubMed等公开数据库及内部记录中提取非结构化数据，经Amazon Comprehend Medical解析标准医疗代码，Bedrock（运行Anthropic Claude 4.5 Sonnet模型）总结内容并判断相关性，最终通过Lambda和S3导入Neptune Analytics。
构建的知识图谱将数据结构化：节点代表领域类别、作者、期刊等实体，边定义层级分类与实体关联。节点按本体论映射条件，文本片段通过Bedrock分块策略拆解，锚定标准化诊断指标，确保检索准确性。
整合私有与开放数据仍面临数据归一化挑战，需严格模式治理防止错误映射和“幻觉”风险。运行该架构需特定云资源：16个内存单位的Neptune Analytics每小时成本0.48美元，还包括SageMaker和Bedrock的计算与存储费用。
