【好書推薦+有獎討論】大模型時代，圖數(shù)據(jù)庫的力量不容忽視？

飄絮絮絮丶

話題背景：

大模型雖然能夠模擬人類語言，但在處理邏輯和推理任務時，仍然存在“一本正經地胡說八道”的問題。

因為他們的本質是通過大量語言模型訓練來模擬人類大腦。然而，人類的記憶本就是模糊的，通常需要依靠外部暗示或記錄。大模型亦是如此，它們需要依賴外部知識源和推理能力來解決幻覺問題。幸運的是，最新的研究論文提到圖技術能夠為大模型裝上一顆“偵探的大腦”。圖技術包括圖計算引擎、圖數(shù)據(jù)庫和圖可視化等，它們能夠描述、刻畫、分析和計算事物之間的關系，并在風險評估、事件溯源、因果推理和影響分析等方面提供支持。圖技術的出現(xiàn)，能在一定程度上解決了大模型處理復雜推理和問答任務時的局限么？

本次話題：

（1）你對圖技術有哪些了解？

（2）主流的圖數(shù)據(jù)庫有哪些？

（3）圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜的關系？

（4）圖數(shù)據(jù)庫的應用場景有哪些？

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最佳積極參與經驗分享獎3名，獎勵價值168元的《圖數(shù)據(jù)庫：理論與實踐》圖書1本。

圖數(shù)據(jù)庫：理論與實踐

張晨 吳菁 周研 著

ISBN 9787121470431

2024年1月出版

定價：168.00元

參與方式：

直接在該主題下回帖即可。

活動時間：

2024年3月4日-2024年3月31日

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圖技術領域獨角獸企業(yè)多年研發(fā)與市場經驗的分享，全面揭示圖數(shù)據(jù)庫核心內容

從架構設計，到技術選型，分15章深入描繪圖數(shù)據(jù)庫技術全景。

涉及20個應用場景，涵蓋7大領域，輕松邁入落地之門。

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ylky_2000

（1）你對圖技術有哪些了解？
      年前參加了一次中國開源  開源中國 在珠海市的一次交流論壇，請了一個嘉賓專門介紹圖技術，這是我第一次了解這個細分方向。數(shù)據(jù)通常以圖的形式表示，其中包括節(jié)點和邊。節(jié)點=實體，邊=實體之間的關系。圖技術廣泛的應用，比如社交網(wǎng)絡分析、推薦系統(tǒng)、生物信息學、交通網(wǎng)絡優(yōu)化等。尤其在社交網(wǎng)絡的今天，在購物等方面都有應用場景。
    我個人理解是，圖這個非結構化數(shù)據(jù)的挖掘應用場景。
   
（2）主流的圖數(shù)據(jù)庫有哪些？
圖數(shù)據(jù)庫各有特點，適用于不同的應用場景和需求。在選擇圖數(shù)據(jù)庫時，通常需要考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、查詢性能、分布式能力、易用性、社區(qū)支持和成本等因素。有
   Neo4j 、JanusGraph、HugeGraph、NebulaGraph、Amazon Neptune、Azure Cosmos DB、
TigerGraph
（3）圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜的關系？
知識圖譜是一種用于表示和存儲實體之間關系的語義網(wǎng)絡，它通常以圖的形式存在，其中節(jié)點代表實體，邊代表實體之間的關系。圖數(shù)據(jù)庫則是專門設計來存儲、管理和查詢這類圖結構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。圖數(shù)據(jù)庫為知識圖譜提供了一個強大的基礎設施，使得知識圖譜能夠有效地存儲、管理和利用大規(guī)模的關聯(lián)數(shù)據(jù)。
（4）圖數(shù)據(jù)庫的應用場景有哪些？
非常廣泛
社交網(wǎng)絡分析

推薦系統(tǒng)

欺詐檢測

網(wǎng)絡安全
知識圖譜構建

生物信息學

交通網(wǎng)絡優(yōu)化

客戶關系管理（CRM）
供應鏈管理
智能城市
文檔和內容管理

電信網(wǎng)絡

fenyun689

（1）你對圖技術有哪些了解？

七橋問題應該是最早的圖問題，

目前是通過神經網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)抽象為節(jié)點向量表示、分類、聚類、鏈接預測等圖任務。

（2）主流的圖數(shù)據(jù)庫有哪些？

Amazon Neptune：這是一種完全托管的圖形數(shù)據(jù)庫服務，提供了ACID屬性和即時一致性的保證。它利用一個高性能的圖形數(shù)據(jù)庫引擎，特別適合于存儲大量關系數(shù)據(jù)并進行快速查詢。

Neo4j：這是一個成熟的開源圖形數(shù)據(jù)庫平臺，廣泛應用于各種領域，包括但不限于社交網(wǎng)絡分析、欺詐檢測和企業(yè)級應用。Neo4j以其高性能、可擴展性和健壯性而聞名。

Cosmos DB：這是微軟提供的云原生圖數(shù)據(jù)庫服務，旨在幫助開發(fā)者構建和管理全球規(guī)模的知識圖譜。Cosmos DB支持強大的功能，如實時分析和機器學習，以及多租戶安全隔離。

AnzoGraph：這是一種大規(guī)模并行的內存中OLAP圖形數(shù)據(jù)庫，適用于企業(yè)數(shù)據(jù)源，并且可以部署在單節(jié)點或多節(jié)點集群上。AnzoGraph支持ACID事務屬性，

       并使用了W3C標準的RDF三元組和四元組數(shù)據(jù)及SPARQL

（3）圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜的關系？

   知識圖譜以圖數(shù)據(jù)庫作為存儲引擎，對海量信息進行智能化處理，形成大規(guī)模的知識庫并進而支撐業(yè)務應用。

   知識圖譜中圖數(shù)據(jù)庫具有存儲和查詢兩方面的技術優(yōu)勢：

   存儲方面，圖數(shù)據(jù)提供了靈活的設計模式。知識圖譜中存儲了多樣、海量的數(shù)據(jù)。在關系型數(shù)據(jù)庫中所有的數(shù)據(jù)庫模式都需要提前定義，后續(xù)改動代價高昂。

而圖模型中，只需要重新增加模式定義， 再局部調整圖數(shù)據(jù)，便可完成在原有的數(shù)據(jù)源上增加標簽或添加屬性。

   查詢方面，圖數(shù)據(jù)庫提供了高效的關聯(lián)查詢。在用圖數(shù)據(jù)庫存 儲的知識圖譜中，可以通過查詢實體的邊和其邊上的標簽（即聯(lián)系） 來快速地獲取與其相聯(lián)系的另一實體，

省去了復雜的各種表格的關聯(lián)操作，關系查詢更加便捷，效率顯著提高。

（4）圖數(shù)據(jù)庫的應用場景有哪些？

   社交媒體:用于管理和查詢社交數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更精確的社交關系分析。

   金融領域:在合規(guī)風控、反欺詐、投資和信貸決策等方面發(fā)揮作用。通過圖數(shù)據(jù)庫分析銀行賬戶、信用卡、電話、郵箱、運單等實體之間的關系，可以準確識別欺詐并降低風險。

   物流和運輸:管理城市、倉庫、貨物、運輸路線等信息，進行物流管理、運輸計劃優(yōu)化、貨物追蹤等。

   生命科學:存儲和分析基因、蛋白質、代謝物等復雜數(shù)據(jù)，幫助科學家發(fā)現(xiàn)新的治療方法和疾病機制。
   
   推薦系統(tǒng):基于用戶和物品之間的關系進行個性化推薦，如拼多多的商品推薦、抖音的視頻推薦等。

   知識圖譜:通過關聯(lián)關系挖掘隱藏的聯(lián)系，改進數(shù)據(jù)搜索結果，提升機器學習模型的效率和效果。

   客戶關系管理:構建跨設備的統(tǒng)一身份圖，進行客戶細分和群體劃分，為業(yè)務系統(tǒng)提供推薦指導。

   

jieforest

先贊一個，感謝CU舉辦了這個活動。

（1）你對圖技術有哪些了解？
圖技術是一種用于處理和分析圖結構數(shù)據(jù)的技術。它基于圖論的概念，將數(shù)據(jù)表示為節(jié)點（ vertices ）和邊（ edges ）的關系網(wǎng)絡。在圖技術中，節(jié)點代表實體或對象，邊則表示它們之間的關系。這種數(shù)據(jù)結構非常適合表示復雜的關系型數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡、物流網(wǎng)絡、知識圖譜等。

圖技術的主要目的是通過對節(jié)點和邊的分析，揭示數(shù)據(jù)中的模式、關系和連接。它可以用于各種任務，如路徑查找、社區(qū)檢測、推薦系統(tǒng)、異常檢測等。
常見的圖技術包括圖數(shù)據(jù)庫、圖算法和圖分析工具。圖數(shù)據(jù)庫專門用于存儲和管理圖結構數(shù)據(jù)，并提供高效的查詢和分析操作。圖算法則用于解決各種圖論問題，如最短路徑、連通性等。圖分析工具則提供了可視化和交互性的界面，幫助用戶理解和探索圖數(shù)據(jù)。


圖技術，尤其是當涉及圖數(shù)據(jù)庫時，是圍繞圖的存儲、查詢、分析和應用的一套綜合性技術體系。這里所指的圖并非簡單的圖形或圖像，而是由節(jié)點（代表實體）和邊（代表實體間的關系）構成的復雜網(wǎng)絡結構。這種結構為描述和分析現(xiàn)實世界中的復雜關系提供了強大的工具。


圖技術的主要應用領域包括但不限于社交網(wǎng)絡分析、推薦系統(tǒng)、知識圖譜、生物信息學、金融風控等。在這些領域中，圖技術能夠有效地揭示數(shù)據(jù)之間的深層次聯(lián)系，為決策提供有力支持。
從技術構成上來看，圖技術包含以下幾個方面：
1. 圖數(shù)據(jù)庫：專門用于存儲圖結構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它們通常提供高效的圖遍歷、查詢和分析功能，能夠處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)。
2. 圖查詢語言：如Cypher、Gremlin等，用于在圖數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行復雜的查詢操作。這些語言通常支持模式匹配、路徑查找等高級功能。
3. 圖算法：包括路徑查找、最短路徑、社區(qū)檢測、節(jié)點分類等，用于分析和挖掘圖數(shù)據(jù)中的有用信息。
4. 圖可視化：將圖數(shù)據(jù)以直觀的方式呈現(xiàn)出來，有助于用戶理解和分析圖結構。
5. 圖計算框架：如Apache Giraph、GraphX等，用于在大規(guī)模分布式環(huán)境中進行圖計算。

圖技術的優(yōu)勢在于其能夠自然地表達和處理復雜關系數(shù)據(jù)。通過構建圖模型，我們可以將現(xiàn)實世界中的實體和關系映射到圖結構中，并利用圖算法和查詢語言進行高效的分析和查詢。此外，圖技術還具有強大的可擴展性和靈活性，能夠適應不同領域和場景的需求。

然而，圖技術也面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的稀疏性、圖的規(guī)模巨大導致的計算復雜性等。因此，在實際應用中，我們需要根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點選擇合適的圖技術和工具。

（2）主流的圖數(shù)據(jù)庫有哪些？
主流的圖數(shù)據(jù)庫包括Neo4j、OrientDB、ArangoDB、JanusGraph和TigerGraph等。這些圖數(shù)據(jù)庫在各自領域都有廣泛的應用和認可。

1. Neo4j是最流行的圖數(shù)據(jù)庫之一，它以其高性能的圖形查詢和可擴展性而聞名。Neo4j是一個原生的圖數(shù)據(jù)庫，其數(shù)據(jù)模型就是圖，能夠存儲節(jié)點、關系和屬性，并提供了一套豐富的圖查詢語言Cypher。Neo4j廣泛應用于社交網(wǎng)絡、金融、推薦系統(tǒng)等領域。
2. OrientDB和ArangoDB則是多模型數(shù)據(jù)庫，它們不僅支持圖形數(shù)據(jù)模型，還支持文檔和鍵值等其他數(shù)據(jù)模型。這種多模型的支持使得OrientDB和ArangoDB在處理復雜數(shù)據(jù)時具有更大的靈活性。
3. JanusGraph是一個分布式圖形數(shù)據(jù)庫，它支持多種存儲后端，包括Cassandra、HBase和BerkeleyDB等，因此具有良好的可擴展性和容錯性。JanusGraph適用于需要處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問的場景。
4. TigerGraph是一個企業(yè)級圖形數(shù)據(jù)庫，它強調高性能的圖形查詢和分析能力，同時提供可擴展性和高可用性。TigerGraph的查詢語言GSQL支持復雜的圖模式匹配和路徑查詢，適用于復雜網(wǎng)絡分析和實時數(shù)據(jù)處理等場景。
5. Nebula圖數(shù)據(jù)庫是一個高性能、分布式的圖數(shù)據(jù)庫，專為大規(guī)模圖數(shù)據(jù)分析和實時圖計算而設計。它支持快速的數(shù)據(jù)導入和高效的圖查詢，同時提供了豐富的圖分析算法和可視化工具。Nebula適用于社交網(wǎng)絡、金融風控、推薦系統(tǒng)等領域，能夠處理數(shù)十億級別的節(jié)點和關系，滿足大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理的需求。
6. TuGraph是一個基于Apache TinkerPop框架的圖數(shù)據(jù)庫，它提供了豐富的圖數(shù)據(jù)處理和分析功能。TuGraph支持多種存儲后端，包括分布式文件系統(tǒng)、列式存儲等，可以根據(jù)不同的應用場景選擇合適的存儲方案。同時，TuGraph還提供了易于使用的圖查詢語言和圖分析算法，方便用戶進行圖數(shù)據(jù)的查詢和分析。TuGraph適用于需要靈活擴展和高效處理圖數(shù)據(jù)的場景，如知識圖譜、網(wǎng)絡安全等領域。
7. ArcGraph則是一個專注于圖分析和可視化的數(shù)據(jù)庫產品。它提供了強大的圖分析算法和可視化工具，可以幫助用戶更好地理解和分析圖數(shù)據(jù)。ArcGraph支持多種數(shù)據(jù)導入格式，包括CSV、Excel、數(shù)據(jù)庫等，方便用戶快速集成現(xiàn)有數(shù)據(jù)。同時，它還提供了靈活的查詢和分析接口，用戶可以根據(jù)需求自定義查詢和分析任務。ArcGraph適用于需要深入挖掘圖數(shù)據(jù)價值、進行復雜網(wǎng)絡分析和可視化的場景，如社交網(wǎng)絡分析、生物信息學等。

（3）圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜的關系？

圖數(shù)據(jù)庫和知識圖譜是密切相關的兩個概念。知識圖譜是一種基于圖結構的知識庫，表示實體（如人、事物、概念）及其之間的關系。它通常由大量的實體和關系組成，形成一個復雜的關系網(wǎng)絡。而圖數(shù)據(jù)庫則是一種用于存儲和管理圖結構數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫技術。它提供了高效的存儲、查詢和分析圖數(shù)據(jù)的能力。

圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜之間有著緊密的關系，它們相互依賴、相互促進。圖數(shù)據(jù)庫作為底層存儲和查詢引擎，為知識圖譜的構建提供了堅實的基礎；而知識圖譜則利用圖數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，實現(xiàn)了對知識的有效組織和查詢。

首先，圖數(shù)據(jù)庫是一種特殊類型的數(shù)據(jù)庫，它使用圖形結構來存儲和查詢數(shù)據(jù)。這種結構非常適合表示實體之間的關系，因此圖數(shù)據(jù)庫在處理復雜關系型數(shù)據(jù)時具有天然優(yōu)勢。知識圖譜則是一種表示和組織知識的圖形化知識庫，它用節(jié)點和邊來表示實體及其之間的關系。因此，圖數(shù)據(jù)庫成為構建知識圖譜的理想選擇，它能夠高效地存儲和查詢知識圖譜中的實體和關系。

其次，圖數(shù)據(jù)庫提供了豐富的圖查詢和圖算法操作，這使得知識圖譜的查詢和分析變得更加高效和靈活。通過圖數(shù)據(jù)庫，我們可以快速地查找實體之間的關系、發(fā)現(xiàn)新的關聯(lián)，以及進行復雜的推理和分析操作。這些功能對于知識圖譜來說至關重要，因為它們需要處理大量的實體和關系，并支持復雜的查詢和推理需求。

此外，知識圖譜的應用也推動了圖數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展。隨著知識圖譜在各個領域的應用越來越廣泛，對圖數(shù)據(jù)庫的性能、擴展性和安全性等方面也提出了更高的要求。這促使圖數(shù)據(jù)庫技術不斷創(chuàng)新和進步，以滿足知識圖譜的需求。

在實際應用中，知識圖譜可以使用圖數(shù)據(jù)庫來存儲和管理。圖數(shù)據(jù)庫的圖結構和關系查詢功能非常適合表示和處理知識圖譜中的實體和關系。通過將知識圖譜中的實體和關系映射到圖數(shù)據(jù)庫的節(jié)點和邊，可以利用圖數(shù)據(jù)庫的查詢語言和算法來進行知識圖譜的查詢、推理和分析。例如，可以使用圖數(shù)據(jù)庫來查找特定實體的關聯(lián)實體、查找路徑和關系、進行語義搜索等。圖數(shù)據(jù)庫還可以支持實時更新和動態(tài)的知識圖譜，以便及時反映知識的變化。

圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜之間是相互依存、相互促進的關系。它們共同構成了一個強大的知識處理和查詢系統(tǒng)，為各個領域提供了高效、靈活的知識服務。隨著技術的不斷發(fā)展，圖數(shù)據(jù)庫與知識圖譜的結合將會在未來發(fā)揮更加重要的作用。

（4）圖數(shù)據(jù)庫的應用場景有哪些？

圖數(shù)據(jù)庫的應用場景非常多。下面列出一些常見的應用場景：

1. 社交網(wǎng)絡分析：圖數(shù)據(jù)庫非常適合用于存儲和分析社交網(wǎng)絡中的用戶、關系和交互。通過圖數(shù)據(jù)庫，可以高效查詢和可視化用戶之間的關系，如朋友、關注、互動等，進而實現(xiàn)精準的用戶畫像、社區(qū)發(fā)現(xiàn)以及個性化推薦等功能。
2. 推薦系統(tǒng)：在電商、視頻、音樂等平臺上，圖數(shù)據(jù)庫能夠實時跟蹤用戶的購買行為、瀏覽記錄、評論等，并利用這些數(shù)據(jù)構建用戶興趣圖譜�；�于這個圖譜，系統(tǒng)可以向用戶推薦可能感興趣的產品、內容或服務，提升用戶體驗和平臺收益。
3. 金融風控：在金融領域，圖數(shù)據(jù)庫可以用于構建客戶信用圖譜，分析客戶之間的資金往來、擔保關系等，以評估客戶的信用風險。此外，圖數(shù)據(jù)庫還可以用于識別欺詐行為，如洗錢、虛假交易等，保護金融機構的安全。
4. 知識圖譜構建：知識圖譜是一種用圖模型表示實體和實體之間關系的知識庫。圖數(shù)據(jù)庫作為知識圖譜的底層存儲引擎，可以高效地存儲和查詢圖譜中的節(jié)點（實體）和邊（關系），支持圖譜的構建、推理和查詢等操作。
5. IT運維與網(wǎng)絡安全：在IT運維領域，圖數(shù)據(jù)庫可以用于表示和管理IT基礎設施中的組件及其依賴關系，幫助運維人員快速定位和解決故障。同時，在網(wǎng)絡安全方面，圖數(shù)據(jù)庫可以用于構建網(wǎng)絡攻擊圖譜，分析攻擊路徑和攻擊者行為，提升網(wǎng)絡安全的防御能力。
6. 生物信息學：在生物信息學領域，圖數(shù)據(jù)庫可以用于存儲和分析基因組、蛋白質等生物大分子的結構和相互作用關系。通過圖數(shù)據(jù)庫，研究人員可以更加直觀地理解生物分子的復雜性和相互作用，為生物醫(yī)學研究提供有力支持。
7. 物流與供應鏈管理：在物流和供應鏈管理領域，圖數(shù)據(jù)庫可以表示商品、倉庫、運輸線路等實體及其之間的關系。通過圖查詢和分析，可以優(yōu)化貨物的運輸路徑、降低物流成本，提高供應鏈的效率和可靠性。
8. 智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：在智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域，圖數(shù)據(jù)庫可以表示設備、傳感器、生產線等實體及其之間的連接和交互。通過對這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以實現(xiàn)設備的智能監(jiān)控、故障預測和維護，提高生產效率和產品質量。

seesea2517

還沒接觸到，學習學習