国产原生分布式图数据库,带你实时探索海量关联数据。
智能推荐系统是在大数据的基础上,基于用户的兴趣进行个性化推荐,并且对用户和商品之间的交互信息进行持续监测和反馈,并不断优化推荐系统,从而提高用户体验、丰富平台内容、提高商业价值。 在智能推荐系统的加持下,内容生产从以“编辑推荐”为核心变成以“用户喜好”为核心。智能推荐系统不仅可以帮助平台筛选优质内容,还可以通过对用户数据的持续分析,挖掘出更多潜在需求。
随着AI技术的飞速发展,数据库与人工智能的联系日益紧密。数据成为AI的关键部分,预计到2023年全球数据量将达到33ZB。AI通过机器学习和神经网络等方式处理数据,优化企业运营,预测模式并创造机会。数据库利用AI进行复杂数据分析,如机器学习识别销售趋势,深度学习处理和分类客户数据。悦数图数据库作为高性能图数据库,为AI提供实时、准确的数据支持,尤其在金融风控、实时推荐和知识图谱等领域展现出强大效能,推动AI在各行业的应用和发展。
经过行业多年的讨论和行动,图查询语言 GQL(Graph Query Language)在 2024 年 4 月 12 日正式发布。GQL 是由国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)共同制定的图数据库查询语言标准,正式编号为 ISO/IEC 39075。GQL 为管理和查询图数据确立了统一的标准。
中国积极推动智能制造发展,推出政策支持数字化、网络化和智能化转型。智能问答系统在这一领域扮演关键角色,协助解决复杂问题,提升生产效率。然而,系统需应对跨领域知识融合、精准问题理解和用户隐私保护等挑战。悦数图数据库为智能问答系统提供数据支撑,助力企业优化生产与管理。未来,随着技术进步,两者将在智能制造中发挥更大作用。
知识图谱,以实体-关系三元组形式组织数据,促进高效检索与分析。它支持智能搜索关联分析,智能问答的知识挖掘,智能推荐的个性化服务,以及智能预测如医疗诊断和金融风险识别。知识图谱结合悦数图数据库,加速复杂查询,提升智能应用的精度,驱动AI领域创新,塑造未来智能科技。
随着人工智能应用在全球范围的普及和风靡,大语言模型技术(Large Language Model,简称 LLM)受到了广泛的关注和应用。而图数据库作为一种处理复杂数据结构的工具,能够为企业构建行业大语言模型提供强大的支持,包括丰富亿万级别的上下文信息,提升模型的应答精度,从而实现企业级的应用效果。同时,Graph+LLM 可以助力快速构建知识图谱,帮助企业更深入地理解和挖掘数据价值。
数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础,企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段,则是对各种信息进行加工整理,用来指导决策,为企业创造更大价值。
在人工智能(AI)领域,大模型一直是一个热议的话题。从之前的谷歌 DeepMind、百度 Big. AI等,再到今天的百度GPT-3,人工智能技术经历了从“有”到“大”的转变。那么,大模型与传统 ai的区别在哪里?这对未来人工智能发展会产生什么影响?
知识图谱是以图结构描述的知识。与传统数据库相比,知识图谱在存储、查询、检索方面具有诸多优势。传统数据库对数据的组织是以字段为单位,而知识图谱通过关系、属性和实体等数据类型,将数据组织成复杂的图,使其更容易理解。
4 月 12 日,图查询标准语言 GQL(Graph Query Language)正式发布。与此同时,悦数图数据库 v5.0 宣布原生支持 GQL。GQL 一经问世,便在图行业内外引起广泛关注, ISO 数据库语言项目召集人 Keith W. Hare 发布了一篇对 GQL 的解读文章。让我们跟随专家的视角,来了解一下什么是 GQL,以及 GQL 数据库语言的功能。
知识图谱是一种以实体、关系及其属性为基本单位,通过知识表示、存储和推理,对现实世界中的各种实体、属性进行关系抽取、语义匹配和知识推理的技术。知识图谱的数据处理流程主要包括数据获取与预处理、图谱构建、知识推理等几个步骤。
知识图谱是以一种结构化的方式存储和描述知识的数据集合,它将知识表示为节点和边的形式,并可以对这些节点和边进行有意义的存储、查询、连接和关系挖掘等操作。知识图谱不仅可以为人提供理解信息的能力,而且还能为机器提供对信息进行分析、推理以及预测等智能能力。将知识图谱与问答系统相结合,不仅能够为用户提供更准确、更有针对性的信息服务,而且还能降低人工成本,提高服务效率。
随着信息化的不断发展,数据的数量和质量都呈现了爆发式的增长,数据已经成为核心资源。数据治理是银行实现数字化转型、提升核心竞争力的重要手段,也是银行信息化建设的重要组成部分。
随着大数据时代的到来,数据分析也逐渐成为了各企业、组织以及个人的必要技能之一。但是数据分析在进行过程中,我们往往会遇到各种各样的问题,比如面对不同类型的数据,如何进行有效的分析?今天和大家分享一些常见的数据分析方法和工具,希望对大家有所帮助。
大数据处理流程作为当今信息时代的关键技术之一,已经成为各个行业的必备工具。这个流程涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到应用的各个环节,确保了数据的有效利用和价值的最大化。
企业级知识图谱系统作为一种基于图谱技术的知识管理工具,能够帮助企业更好地整合、管理和利用知识资源,提高决策效率和准确性,为企业的发展提供有力支持。
知识图谱是将现实世界中的实体及关系抽象成数学模型,并以这种数学模型来表达现实世界中的事物。在线知识图谱通过一系列算法,对海量数据进行关联和挖掘,发现其中蕴含的关系和规律,从而形成具有意义的知识结构,通过可视化图形来展示,使得不同类型的用户都能快速理解、理解并学习到数据背后的知识。
在金融数据分析的基本方法中,由于金融数据本身所具有的高复杂性,很多情况下需要借助数学模型来描述金融数据的特征。因此,金融数据分析通常会涉及到多个数学模型,这些模型的建立与求解都离不开统计计算和数据可视化。
知识图谱(Knowledge Graph)是一种新型的知识表示、存储和查询的方法,也是人工智能领域中重要的基础技术之一。本文主要介绍了知识图谱的概念、产生背景,以及发展历程,并详细分析了知识图谱人工智能领域中的应用,最后对其未来的发展趋势进行了展望。
数据流程与操作管理:是指对数据从采集到存储、处理及使用的全生命周期进行规范化管控,以保障数据流转和各项操作的合法性与规范性。这涵盖了数据存储的标准化管理、有效的数据处理机制、以及完备的数据备份与恢复方案等多个关键环节。
近日,在深圳举办的2019中国知识图谱产业发展峰会上,中国人工智能知识图谱联盟(AICKI)正式发布了《2019知识图谱白皮书》。这份白皮书对中国知识图谱产业的发展现状、趋势和热点进行了解读,并对行业典型应用案例进行了详细分析。为了帮助行业人士更好地理解和应用知识图谱,就企业级知识图谱的应用案例进行分享。下面我们将从一个客户案例入手,与大家探讨企业级知识图谱在企业应用中的价值和挑战。
随着人工智能技术的不断发展,知识图谱技术逐渐在各行各业得到了广泛应用,为各行业企业提供了强有力的数据分析手段。尤其是在金融、医疗、电商等领域,企业知识图谱技术可以帮助企业解决数据孤岛、信息孤岛等问题,实现数据整合与共享。
知识图谱(Knowledge Graph)是一种将实体、属性及关系等信息通过一定的数学模型进行组织、存储和检索的新型数据结构,它不仅可以实现对实体之间关系的描述,还可以完成对知识的描述。知识图谱由三元组构成:数据(Data)、实体(Entity)和关系(Relational),通过图数据库技术存储。知识图谱中的每一个实体都是一个节点,表示实体之间的关系,它描述了实体之间存在的关系和它们之间的属性。
IDC DataSphere数据显示,到2027年,全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%,达到246.9ZB。未来非结构化数据仍是数据产生和存储的主要形式,如何更好地管理非结构化数据、挖掘其背后的价值,则更加重要,这也是区分与其他公司竞争力的关键。图数据管理分析平台作为其中的关键一环,被越来越多的厂商关注,从开源到采购商业化版本,市场规模仍保持乐观增长。
在金融行业中,风控是业务中十分重要的一环。风控包含了非常多的业务类型,囊括了反赌博、反诈骗、反洗钱、反作弊等等,而根据不同的业务类型,又可以细分为更多的业务场景,例如信贷反欺诈场景,在贷款申请、授信、支用等各个环节都会涉及到,对风控的具体要求也不一样。
许多国内企业在早期使用 Neo4j 作为图相关业务场景的探索基础设施。然而,随着业务发展和环境变化,原有的图数据库已经逐渐无法满足不断发展的特定业务场景需求。如何将 Neo4j 迁移到一款兼具良好扩展性、性能、专业服务能力的图产品,已成为业界普遍关心的问题。本文将为您呈现华东某大型券商从 Neo4j 迁移至悦数图数据库的选型、迁移和提升能力的完整历程,供广大企业参考。
近日,2023 第八届 IDC 中国数字化转型年度盛典在北京盛大开幕。会上,IDC 中国为 2023 年度“IDC 中国未来企业大奖”卓越奖获奖企业颁奖。兴业银行凭借「基于悦数图数据库」的「智能大数据云平台」荣获“2023 IDC 中国未来企业大奖——未来数字基础架构领军者”殊荣。
近日,悦数图数据库 v3.6.0 版本全新发布!这个版本带来了一系列令人振奋的功能和增强,进一步提升企业用户在一些特定场景的体验。同时发布的还有悦数图探索和悦数运维监控 v3.6.0 版本,新版本为您提供了更优化的可视化图探索工具和多集群可视化运维工具。
2023 云栖大会于 10 月 31 日至 11 月 2 日在杭州盛大召开,本届大会由杭州市人民政府、浙江省经济和信息化厅以及阿里巴巴集团共同主办。本次大会主题涵盖算力、人工智能+、产业创新三大主题,吸引了全球 44 个国家和地区的 8 万多名从业者参会。作为阿里云计算巢平台的代表服务商,杭州悦数在本次大会上展示了其旗下产品——悦数图数据库基于计算巢在云原生环境中的卓越表现和最佳实践。
安全知识图谱,我们认为是作为安全领域的一个专用知识图谱,它可以结合安全知识经验和数据发挥知识整合的优势,将离散分布的多元异构的安全数据组织起来,加速安全领域的智能化和自动化。
近年来,图数据库的概念被越来越多的企业反复提及。图(Graph)是一种存储实体,及实体之间关系的数据结构,而图数据库(Graph Database)则是一个使用图数据进行存储,同时使用图结构进行语义查询的数据库。
近日,杭州悦数科技有限公司(以下简称“杭州悦数”)正式签署 CLA(Contributor License Agreement,贡献者许可协议),加入龙蜥社区(OpenAnolis)。
经过悦数研发团队的努力和与国际多家知名大语言模型 LLM 技术团队的合作,目前悦数图数据库的产品已经可以实现基于 Graph + LLM 技术的 Text2Cypher,即自然语言生成图查询。用户只需要在对话界面中通过自然语言就可以轻松实现知识图谱的构建和查询,更有开箱即用的企业级服务,欢迎大家在文末点击试玩体验新一代的悦数图数据库 x 知识图谱应用吧!
图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具,为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。本文将探讨图数据库和图技术在帮助企业构建行业大语言模型方面的应用,以及它们如何提高语言模型的智能性和适用性。
近日, Gartner 发布了《中国数据分析与人工智能技术成熟度曲线》(即《Hype Cycle™ for Data, Analytics and AI in China, 2023》July 2023),我们相信,杭州悦数凭借其出色的性能和应用表现以及其在市场上的实力和影响力入选知识图谱代表厂商。
悦数图数据库率先实现了与 Llama Index、LangChain 等大语言模型框架的深度适配并在行业内首次提出了 Graph RAG(基于图技术的检索增强)的概念,利用知识图谱结合大语言模型(LLM)为搜索引擎提供更全面的上下文信息,可以帮助用户以更低成本获得更智能、更精准的搜索结果。目前,悦数图数据库推出的这项技术在与向量数据库结合的领域也获得了相当不错的效果。
图数据库是一种专门用于存储和处理图数据模型的数据库管理系统。图数据模型以节点和边的形式组织数据,用于表示实体之间的关系。相比传统的关系型数据库,图数据库更加适合处理复杂的关联关系,如社交网络、推荐系统、地理信息系统等领域的数据。图数据库的兴起,得益于现代应用场景对于数据处理和分析能力的不断增强需求。
日前,悦数图数据库与浪潮信息云峦操作系统 keyarchOS 完成兼容性适配测试。测试结果显示,悦数图数据库与 KeyarchOS X86_64 版本、aarch64 版本均完全兼容,整体运行稳定高效,在功能、性能及兼容性方面表现良好,可充分满足用户关键性应用需求。
近日,国内领先的原生分布式图数据库厂商——杭州悦数科技有限公司(以下简称“杭州悦数”)正式成为中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会 2023 年度大数据技术与产品工作组、数据库与存储工作组合作伙伴。杭州悦数将与中国通信标准化协会一起共同推动国内大数据技术标准制定,助力图数据库核心技术发展与应用普及。
随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入,如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要,而图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具,为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。
近日,悦数图数据库最新版本(v3.5.0)正式发布,进一步强化数据库内核的查询性能和稳定性,同时全面升级了自带的可视化探索和运维管理工具「悦数图探索」和「悦数运维监控」,全面提升用户体验。
本文介绍了图数据库在实时风控中的几大经典场景和优势。
7月8日,以“智联世界,生成未来”为主题的 2023 世界人工智能大会(WAIC)在上海顺利闭幕,悦数图数据库最新版本 v3.5.0在大会上首次亮相,并带来了悦数图数据库与 AI 大模型结合的实践成果分享,获得现场观众及媒体的广泛关注。
本次活动将与 Llama Index 的 CEO 共同探讨如何通过图技术进一步提升 LLM 的语义检索能力,并展示如何结合知识图谱与向量数据库实操 Llama Index 上的复杂问答系统,分享悦数团队与 Llama Index 团队在图驱动的 in-context learning 的最新研究进展。
一起来看看 Graph 和 AI 结合金融领域的案例以及悦数图数据库在做的一些大语言模型及前沿技术工具。
30 天免费试用限时开启!「悦数图数据库」正式入驻阿里云计算巢,为用户带来了云端一键部署企业级图数据库集群的全新体验。