能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
暂时未有相关云产品技术能力~
Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库。欢迎来 GitHub 交流:https://github.com/vesoft-inc/nebula
作为大多数图数据库性能测试标配的 LDBC SNB 它是如何保障不同系统环境之间的测评比较公平且基准测试结果可重复的呢?本文从数据和 Schema 生成入手同你讲解它的原理。
本文是一份极度友好,你即便只会一个开机操作、不懂任何数据库的人,也能通过学习本文查询到你想要的图关系。
2023 年数据库回顾:向量数据库虽然大火,但没有技术壁垒;2022 年数据库回顾:江山代有新人出,区块链数据库还是那个傻主意;2021 年数据库回顾:性能之争烽烟起,不如低调搞大钱…
LLM 作为 2023 年技术圈的一大热点,Graph + RAG 如何更好地实践?让大家更好地了解图、知识图谱、大模型这一新的三元组呢?
数据库通常会内置支持常用的数据类型,但特征处理又要用到 Embedding、Binary 类型,那么,如何在已有的数据类型中增加新的数据类型呢?
我们在这篇文章中探讨了知识图谱,特别是图数据库 NebulaGraph,是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。 此外,我们还探讨了 7 种查询引擎,研究了它们的内部工作,并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每个查询引擎的优点和缺点,以便更好地理解了每个查询引擎设计的用例。
单集群如何快速切换多集群模式?目前,NebulaGraph 集群复制有 3 种方式,如何在当中选中一种合适你的方式来搭建集群呢?
此时,距离 ChatGPT 面世已过去半年有余,一起来看看热度散去之后,大家都在关心什么问题。
RAG(Retrieval Argumented Generation)这种基于特定任务/问题的文档检索范式中,我们通常先收集必要的上下文,然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习(in-context learning),来合成任务的答案。这次,我们借助 LLM 的力量,强化下 RAG。
本文的主题是我们认为这个 LLM+ 领域最唾手可得、最容易摘取的果实,Text2Cypher:自然语言生成图查询。输入自然语言,生成相对应的图查询语句,甚至可以直接返回该语句执行结果。
UDF 允许用户自定义函数来扩展数据库管理系统的功能,如何实现一个数据库的 UDF 功能呢?先从一条查询语句开始,我们来分析下它的生命周期,再…
当 Dart 遇上数据库,如何实现二者的相结合,让用户在移动端操作数据库呢?本文给出了它的答案,先搞定数据库数据访问接口,再搞定数据传输,最后是封装连接,一切就那么简单。
在业务逻辑复杂、技术栈不甚了解的情况下,如何在有限的时间完成对数据库的重构迁移工作?技术方案该如何拟定,灰度计划怎么拟定,项目排期如何规划…本文给你一个通用的解决思路,让你更好地完成数据库重构工作。
大语言模型时代,我们有了 few-shot 和 zero-shot 的能力。借助这些 LLM 能力,如何更便捷地实现知识图谱的知识抽取,用知识图谱来解决相关问题。
NebulaGraph 技术社区用户的实践优化心得集大成者,从数据建模开始,解决数据膨胀问题,再到软硬皆施搞定数据导入的速率,到最后的查询语句优化。一站式搞定数据库的性能问题。
本文着重介绍了 LLM、RAG、Graph 是什么,以及 LLM 如何同知识图谱结合,让知识抽取更加便利。此外,还讲述了一些 LLM 在数据库领域的应用场景,比如:用自然语言查询数据。
本文手把手教你咋在 Jupyter Notebook 中,愉快地玩图数据库。读完本文,一条查询语句就可以轻易地画出返回结果啦。
本文详细记录了如何用 REK 安装好 K8s 环境之后,再在此基础上安装图数据库 NebulaGraph。
LLM 如火如荼地发展了大半年,各类大模型和相关框架也逐步成型,可被大家应用到业务实际中。在这个过程中,我们可能会遇到一类问题是:现有的哪些数据,如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱,现在的图谱该如何借助大模型,发挥更大的价值呢?
像是 NebulaGraph 这类基础设施上云,通用的方法一般是将线下物理机替换成云端的虚拟资源,依托各大云服务厂商实现“服务上云”。但还有一种选择,就是依托云数据基础设施,将数据库产品变成为云生态的一环,不只是提供自身的数据云服务,还能同其他的数据库一起分析挖掘业务数据价值。
通过一些实践发现,ChatGPT 的确可以根据海量文本数据自动生成实体、属性和关系三元组等知识元素,从而快速构建大规模的知识图谱。
随着企业数字化转型升级,线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争,业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下,数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。
GPT-4 最近风头正劲,作为 NebulaGraph 的研发人员的我自然是跟进新技术步伐。恰好,现在有一个将 Slack channel 消息同步到其他 IM 的需求,看看 GPT-4 能不能帮我完成这次的信息同步工具的代码编写工作。
数据库的内存管理是数据库内核设计中的重要模块,内存的可度量、可管控是数据库稳定性的重要保障。同样的,内存管理对图数据库 NebulaGraph 也至关重要。
在进行各种图处理、图计算、图查询的时候,内存或是硬盘中如何存储图结构是一个影响性能的关键因素。本文主要分析了几种常见的内存图结构,及其时间、空间复杂度。
图数据库 NebulaGrpah 的论坛和微信群里,有不少用户问及了 Java 客户端数据解析的问题。在本文教你一种简单的方式同返回结果交互,快速、即时地拿到解析数据。
既然技术文档工程师传播的是技术内容,那么技术内容是如何进行传播呢?一名优秀的文档工程师又如何借助这种规律,让内容传播的更远,在其中他又可以借助什么工具来提升效率呢?
这是一款神奇的 Python ORM 项目,它简化了 CURD 操作,免去繁琐的查询语句编写,又适用于裸 Python 开发,可与 AI 行业快速集成。
资产管理平台是全域的元数据中⼼,它可以对数据资产进行管理监控,解决企业内部的数据孤岛问题,挖掘数据价值并对业务赋能。那,如何高效地搭建一个资产管理平台,有效管理数据资产呢?
本文主要讲述了图数据库在移动金融场景的应用实践。
借助 rr 来定位查询语句结果不一致的问题。
在你的社交网络中,谁和你关系亲密?谁又和你互动最多?谁和你有很多共同好友,彼此还不认识呢?本文,用了图技术来解决 7 个常见的社交推荐场景。
什么是分布式系统?为什么需要分布式系统呢?在本文,我们简单讲解下分布式内容,再快速切入的图数据库,了解图数据库的独有数据切分方式,以及各大图数据库产品是如何处理切图的/
对数据库而言,容灾备份是不可或缺的部分。本文将以 BR 社区版为例,简单介绍 BR 的一些实现细节并通过上手练习来讲述如何使用 BR 进行 NebulaGraph 数据的备份恢复。
在开源社区中,开放的一个重要意义是社区内的沟通、讨论应该是透明、包容并且方便所有成员访问的。这意味着社区中的任何人都应该能够参与讨论和决策过程,并且所有相关信息应该公开和自由地与他人共享。
如何判断多个账号,它可能是一个邮箱,一个地址,一个手机对应着多个 ID,或者是多个同一前缀的邮箱,背后是同一个用户。如何进行这种关联性信息的收集,判断这些信息归属于同一人呢?
大概知道在错题解析未出来之前,NebulaGraph 专业技能认证 NGCP 通过率仅有 16.7%。但经过上一轮解析, 通过率上升 0.1%,现在变成了 16.8%。我们再接再厉,看下这期之后又如何……
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能,针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力,同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取,过滤及写入等数据处理功能。 本文将简单分享下 NebulaGraph Explorer 中集成图计算的基本实现原理。
苏宁通过 CMDB、调用链等数据构建软硬件知识图谱,在此基础上通过历史告警数据构建告警知识图谱,并最终应用知识图谱进行告警收敛和根因定位。本文主要包括运维知识图谱构建、知识图谱存储、告警收敛及根因定位等内容。
随着 58 同城内部图数据库 NebulaGraph 应用的场景越来越多,集群数量与日俱增,如何高效地管理多个数据库集群便成了首要解决的问题,而本文所实践的部分运维内容同样也适用于其他数据库运维。
当前安全从根本上讲还是基于规则或者说先验知识,每种漏洞/木马/攻击工具/攻击过程/攻击组织都有它的特征,前几种规则还比较好描述,攻击过程、攻击组织等就很难完整描述了。 本文提供了一种用图来关联多次独立警告时间,从而完成安全检测的预判处理。
数据处理是一大难题,如果你要从一个数据库迁移到另外一个数据库,这个问题一定会出现,只不过是成本高低问题。而本文则讲述了一个神奇的 ETL 工具它是如何处理不同结构的数据。
NebulaGraph Exchange 是图数据库 NebulaGraph 的一款数据处理工具,本篇内容从实测出发,教你如何用上、用好这个数据产品。
本文主要介绍图书库 Nebula Graph Query 层的整体结构,并通过一条 nGQL 语句来介绍其通过 Query 层的四个主要模块的流程
在本文中,BOSS 直聘大数据开发工程师主要分享一些他们内部的技术指标和选型,以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。
本文主要讲述如何利用 Spark Connector 进行 Nebula Graph 数据的读取。
一个有意思的 Crash 探究过程,Clang 有 GCC 没有
本文所介绍 Nebula Graph 连接器 Nebula Flink Connector,采用类似 Flink 提供的 Flink Connector 形式,支持 Flink 读写分布式图数据库 Nebula Graph。
Nebula Operator 是 Nebula Graph 在 Kubernetes 系统上的自动化部署运维插件。在本文,你将了解到 Nebula Operator 的特性及它的工作原理。
不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。