图数据存储与查询
使用 Neo4j 的图数据库能力,将关联数据存储在图中,并查询关系、路径和模式。
Neo4j 图智能平台是一个用于存储、查询和分析关联数据的图数据平台。它以图的形式表示实体及其关系,让团队能够处理孤立记录中可能难以呈现的上下文、路径和依赖关系。
该平台结合了图数据库、图分析、Graph Data Science 和 AI 知识层能力。团队可以运行复杂的图查询,应用算法和机器学习工作流,并在 GraphRAG 或智能体应用中使用基于图的上下文。Neo4j 提供 AuraDB 等全托管云服务,也支持自托管部署选项。
使用 Neo4j 的图数据库能力,将关联数据存储在图中,并查询关系、路径和模式。
Graph Data Science 提供包括中心性、节点嵌入、聚类、相似性和分类在内的算法,以及图原生机器学习工作流。
数据科学团队可以使用原生 Python 客户端、自动化机器学习管道、可复用模型和图可视化工具来探索关联数据并开展分析。
Graph Data Science 支持连接器和扩展,用于在图工作流、数据平台、机器学习库和管道之间传输数据,包括 Apache Spark 和 Apache Arrow 集成。
使用 AuraDB 作为全托管云图数据库,或通过自托管选项将 Neo4j 部署到本地、私有云或公有云基础设施中。
结合图数据、向量搜索和图数据科学,为 GraphRAG 及上下文感知的 AI 智能体工作流提供关联上下文。
分析账户、交易、申请或其他关联记录中的关系和行为,以调查欺诈及异常模式。
利用用户、产品、行为和其他实体之间的相似性,支持推荐引擎和更具上下文感知能力的客户互动。
构建知识层,让 AI 系统能够访问关系、历史和决策,帮助应用检索关联上下文,从而生成更易追溯的响应。
将复杂的物理或技术系统建模为关联图,以检查依赖关系、追踪影响并支持运营分析。
在团队需要识别重要实体、异常行为、可能的关联或相关路径时,对关联数据集应用图算法和图原生机器学习。
Neo4j 提供 AuraDB 这一全托管云图数据库服务,同时也为本地、私有云或公有云基础设施提供自托管图数据库选项。
它面向需要分析关系、开发基于图的预测,并将图分析或机器学习项目投入生产的数据科学团队。
支持的工作流包括图查询、路径查找、图算法结果、可视化,以及用于聚类、相似性、分类和节点嵌入等任务的图原生机器学习输出。
可以。Neo4j 将其图作为 AI 系统的知识层,并支持使用关联数据、图能力和向量搜索的 GraphRAG 及上下文感知智能体工作流。
团队可以从 AuraDB 开始,包括价格页面中介绍的 AuraDB Free 选项;也可以根据部署需求评估自托管产品和其他平台能力。