能够服务 OLTP 场景，具备毫秒级多跳查询能力 美团搜索场景下，为确保用户搜索体验，各链路的超时时间具有严格限制，不能接受秒级以上的查询响应时间。...4.3 数据查询 4.3.1 测试说明 以常见的 N 跳查询返回 ID，N 跳查询返回属性，共同好友查询请求测试图数据库的读性能。...响应时间：固定的 50,000 条查询，以固定 qps 发出读请求，全部发送完毕即结束。取客户端从发出请求到收到响应的 Avg、p99、p999 耗时。 60s 内未返回结果为超时。...在 1 跳查询返回属性实验中，Nebula 由于将实体的所有属性作为一个数据结构存储在单节点上，因此只需要进行【出边总数 Y】次搜索。...而 DGraph 将实体的所有属性也视为出边，并且分布在不同节点上，需要进行【属性数量 X * 出边总数 Y】次出边搜索，因此查询性能比 Nebula 差。多跳查询同理。
每个节点和边都可以带有属性，提供更详细的信息。 知识图谱的构建通常包括以下几个步骤： 数据抽取：从各种数据源中提取信息，如文本、数据库、网页等。 实体识别：识别出数据中的关键实体。...关系抽取：确定实体之间的关系。 实体链接：将识别出的实体与已知的知识库中的实体进行链接。 知识融合：整合来自不同源的知识，解决冲突和歧义。...存储与查询：将构建好的知识图谱存储在图数据库中，并提供查询接口。 1.2、历史 知识图谱的概念并非一开始就存在，它是随着信息技术和人工智能领域的发展逐渐形成的。...2012年：谷歌推出知识图谱，用于增强搜索引擎的功能，提供更丰富的搜索结果。...1.3、作用 知识图谱在多个领域都有着广泛的应用，以下是其主要作用： 搜索引擎优化：通过知识图谱，搜索引擎能够提供更加精确和相关的搜索结果。
什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG）知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...查询结果将会返回与 Philadelphia Phillies 队相关的所有实体、它们与 Philadelphia Phillies 队的关系，以及 Philadelphia Phillies 队实体本身的列表...是 LlamaIndex 基于索引构建的默认查询方式。它非常简单、开箱即用，不用额外的参数。...它接收一个问题或任务作为输入，并执行以下步骤：使用关键词在知识图谱中提取或 Embedding 搜索相关实体；从知识图谱中获取那些实体的子图，默认深度为 2；基于子图构建上下文。...个人认为这个回答稍微逊于 KG 基于向量的检索返回的回答；原生向量索引检索和自定义组合查询引擎返回了不错的回答，有更详细的事实信息，但不如 KG 基于向量的检索返回的回答完整。
什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG） 知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...查询结果将会返回与 Philadelphia Phillies 队相关的所有实体、它们与 Philadelphia Phillies 队的关系，以及 Philadelphia Phillies 队实体本身的列表...是 LlamaIndex 基于索引构建的默认查询方式。它非常简单、开箱即用，不用额外的参数。...它接收一个问题或任务作为输入，并执行以下步骤： 使用关键词在知识图谱中提取或 Embedding 搜索相关实体； 从知识图谱中获取那些实体的子图，默认深度为 2； 基于子图构建上下文。...个人认为这个回答稍微逊于 KG 基于向量的检索返回的回答； 原生向量索引检索和自定义组合查询引擎返回了不错的回答，有更详细的事实信息，但不如 KG 基于向量的检索返回的回答完整。
在搜索引擎、问答机器人、知识抽取等多个领域有着诸多应用。...随便读点什么试试 导入完毕后，我们可以使用 Nebula Graph 服务做一些简单的查询。...OVER relation YIELD relation.name AS Name, $$.entity.name AS Value; 执行结果如下： [ezyqewpfvm.png] 可以看到：本次查询返回...可以看到：本次查询返回 8 条数据，说明姚明和其妻子叶莉在三跳之内共有 8 条直接或间接的关系。...将清洗完的 vertex.csv 和 edge.csv 批量写入到 Nebula Graph。 后面的工作 调整 Nebula 的参数。
数据库 数据库研究的核心就是将物理世界映射到信息世界，在数据库学习课程中会学到一个概念模型E-R图。E-R图表示实体与实体之间的关系，也会将实体的属性包含在内。 2....上面的SPARQL查询的WHERE子句部分，可以表达为一个查询图，如这页中的左下图。其中带有“？”的“？p”表示变量的含义。我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配，如红色表示的部分。...带有回溯的搜索算法（Backtracking Search） 带有回溯的搜索算法（Backtracking Search），有1976年最早开始的Ullmann算法，2000年的Ullmann...这里采用通用的算法框架（Common Framework）来讲讲带有回溯的搜索算法。...其缺点是难以并行执行，会有大量的递归开销，因此适合做LIMIT K和TOP-K的子图匹配查询，即只返回K个或TOP K个结果（K很小的情况下）。 7.
Google为了提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率，于2012年5月16日发布了知识图谱(Knowledge Graph)。...有知识图谱作为辅助，搜索引擎能够洞察用户查询背后的语义信息，返回更为精准、结构化的信息，更大可能地满足用户的查询需求。...还是以罗纳尔多为例，我们想知道罗纳尔多的相关信息(很多情况下，用户的搜索意图可能也是模糊的，这里我们输入的查询为“罗纳尔多”)，在之前的版本，我们只能得到包含这个字符串的相关网页作为返回结果，然后不得不进入某些网页查找我们感兴趣的信息...；现在，除了相关网页，搜索引擎还会返回一个“知识卡片”，包含了查询对象的基本信息和其相关的其他对象(C罗名字简称也为罗纳尔多，搜索引擎只是根据“罗纳尔多”的指代概率返回了“肥罗”这个罗纳尔多的基本资料，...但也许你需要C罗的相关信息，那么搜索引擎把C罗这个实体作为备选项列出)，如下图红色方框中的内容。
它们对于需要能够建模和查询实体之间关系的应用程序特别有用，例如社交网络、推荐引擎和欺诈检测系统。 社交网络 正如我们所知，社交网络非常复杂且高度关联。它们遵循非常复杂的数据结构。...图数据库旨在存储和查询实体之间的关系，这是推荐引擎的一个基本方面。以下是如何在推荐引擎中使用图形数据库的示例： 假设我们要构建一个电影推荐引擎。...，并返回信用卡号、商户名称以及涉及该信用卡在商户处的交易次数。...选择平台后，您就可以开始使用该平台的查询语言处理图形数据。 规划你的图形模型 选择数据库软件后，定义实体以及它们之间的关系。您可以使用纸笔或绘图工具来创建图形模型的可视化表示。...Relational Databases'}) CREATE (user)-[:WROTE]->(article) 上面的代码创建了两个节点，一个带有标签“User”，一个带有标签“Article”，然后使用
如果网页中有semantic tag标注的结构化数据，搜索引擎会根据这些结构化数据产生文档摘要，而不是采用从多个句子中抽出一些重要句子组成摘要的传统方法。...再进一步，如果查询“Photos of my friends who live in Canada”，返回的就不是用户ID，而是他们上传到Facebook的照片，很显然用到了用户到照片的关联。...数据库中表达语义最核心是两个方面，实体和实体关系，它们是物理世界的信息映射到信息世界的关键。例如下图中Abraham-Lincoln是实体，本身带有一定的属性。...RDF是天然的图数据，所有实体可以看作点，实体间的关系可以看作边。 ? RDF Graph 数据库研究的特点是需要建模。建模分两方面，一方面对数据本身建模，比如RDF；另一方面是查询。...找到关系后，根据语法结构找到两端的参数，作为两个点，每个关系表现成一条边。 ? 将这两个结构拼起来就可以构成一个语义查询图。
每当 Spring Data JDBC 使用这样的版本属性保存聚合时，会发生两件事：聚合根的更新语句将包含一个 where 子句，检查存储在数据库中的版本实际上未更改。...定义这样的查询就是在存储库接口上声明一个方法，如以下示例所示： 示例 58.带有查询方法的 PersonRepository interface PersonRepository extends PagingAndSortingRepository...运行分页查询，返回Page. 仅选择给定页面边界内的数据，并可能使用计数查询来确定总计数。ResultSetExtractor不支持自定义。 查找给定条件的单个实体。...您提供的查询必须与RowMapper预期的格式相匹配。必须提供实体构造函数中使用的所有属性的列。通过 setter、wither 或 field 访问设置的属性列是可选的。...相反，查询应返回单行单列，并对该值应用到返回类型的转换。 QueryMappingConfiguration迭代中的实体类，直到找到一个是相关返回类型的超类或接口。
LLM图转换器返回图形文档，可以通过该方法将其add_graph_documents导入Neo4j。...该baseEntityLabel参数为每个分配节点一个附加__Entity__标签，从而增强索引和查询性能。...此示例将使用全文索引来识别相关节点并返回它们的直接邻居。 图检索器。图片由作者提供 图检索器首先识别输入中的相关实体。为简单起见，我们指示大语言模型来识别人员、组织和地点。...我还集成了查询重写功能，使 RAG 链能够适应允许后续问题的对话设置。鉴于我们使用向量和关键字搜索方法，我们必须重写后续问题以优化我们的搜索过程。...然后使用重写的查询来检索相关上下文并回答问题。
这使得系统可以快速缩小搜索空间。 全局检索: 在相关的高级社区中，系统执行更详细的搜索，以查找回答查询所需的特定实体、关系和信息。这包括了遍历知识图谱和组合来自多个社区的信息。...其中，GraphRAG 中的局部搜索是指从特定实体或文本块的局部上下文中检索和使用信息。这涉及到使用知识图谱结构来查找直接连接到当前查询或上下文的相关实体、关系和文本单元。...全局搜索使系统能够回答需要跨多个文档或实体聚合信息的查询，例如“文档中最重要的5个主题是什么?” 通过利用预先计算的社区摘要，全局搜索可以提供全面的响应，而无需为每个查询从头开始搜索整个数据集。...由于这些向量对应于图中的实体，因此可以在给定自然语言提示词的情况下返回图中最“相关”的实体。注意，可以在没有知识图谱的情况下进行基于向量的检索。这实际上是 RAG 最初的实现方式，有时称为基本RAG。...您将向量化 SQL 数据库或内容，并在查询时检索它。 提示词查询检索: 使用 LLM 编写 SPARQL 或 Cypher 查询，使用对知识图谱的查询，然后使用返回的结果来增强提示词。
不同于使用纯文本片段的简单语义搜索方法。GraphRAG 流程包括从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、为这些社区生成摘要，然后在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。...灵活查询：支持全局查询、局部查询以及直接聊天查询，并可自定义参数。 日志记录：提供实时日志记录，便于调试和监控。 输出探索：用户可以浏览和查看索引的输出结果和生成的文件。...TinyGraph 支持本地查询和全局查询： local_res = graph.local_query("what is ML") print(local_res) global_res = graph.global_query...("what is ML") print(global_res) 核心流程 检查文档是否已经加载：确保文档未重复加载，以免产生冗余数据。...存储到Neo4j数据库：将合并后的实体和三元组保存到 Neo4j 图数据库中，以支持后续的查询和分析。
使用深度和广度图搜索 矢量搜索通常用于 RAG，它可以查找语义上相似的单词和短语，并将该信息返回给 LLM 以构建问题的答案。矢量搜索是一种强大的方法，可以带来一些可能与问题相关的相关信息。...图搜索提供了特定的手段和模式，可以对其进行优化，以实现信息检索中更精细的控制。对于需要在特定查询方向内进行更深层次信息检索的查询，图可以方便地浏览关系层，从而实现对特定模式的深入分析。...在下面的代码片段中，我们运行查询以检索 Tim Cook 报告的财务指标以及影响它们的市场状况。 深度参数在 Cypher 查询的关系模式中指定。...该图通过探索我们指定的图搜索深度，显示了与我们的查询相关的互连实体。...我们还可以注意到，该图能够使用查询使用 WhyHow SDK 构建的图返回的结果浏览面向深度的问题，同时利用最新的块链接功能，该功能使我们能够检索与图中节点相关的块。
知识图谱是一组表示实体或概念以及它们之间关系（如事实、属性或类别）的节点和边的集合。 可以使用知识图谱基于节点和边的属性来查询或推断有关不同实体或概念的事实信息。...具体的查询语言和语法可能有所不同，但一般的过程涉及遍历图结构以检索与所需条件匹配的节点和关系。查询向量数据库通常涉及搜索相似向量或根据特定条件检索向量。...•向量数据库非常适合相似度搜索和最佳匹配搜索。 如何选择？ 选择使用哪种方法的问题取决于几个重要因素，例如数据的性质及其关系、查询和分析的要求以及相似搜索或关系探索的效率。...•数据检索和分析：Graph（图数据库）用于分析实体之间的关系，而向量数据库擅长分析模式。•查询：Graph（图数据库）查询实体之间的关系和复杂网络。...最终，选择哪种方法取决于项目需求，包括数据的性质、对关系探索的需求以及预期的查询类型。
加权图（Weighted Graph）：图中的边可以带有权重或成本，表示两个节点之 间的距离、耗费或其他度量。 路径（Path）：图中的路径是由一系列边连接的节点序列。...图的类型 加权图（Weighted Graph）：图中的边带有权重或成本，表示节点之间的距离、 耗费或其他度量。权重可以是实数、整数或其他类型的值。...5、数据库和知识图谱： 图数据库和知识图谱使用图来存储实体（节点）和它们之间的关系（边）。通过 图的查询和分析，可以揭示实体之间的复杂关系，支持数据探索、问题解决和知 识发现。...邻接矩 阵适用于稠密图，邻接表适用于稀疏图，关联矩阵适用于多重图，而邻接集合或 邻接字典适用于特定的操作和查询需求。 图的存储和计算效率: 图的存储和计算效率是处理大规模图的关键因素。...图算法的选择和调优: 不同的图算法适用于不同的问题和场景。在选择算法时， 要考虑算法的时间复杂性、空间复杂性、精度和可扩展性。有时需要对算法进 行调优和参数调节，以满足特定需求。
3 对Hive表中数据的清洗 3.1 数据质量检查 在将数据用于知识图谱并导入图数据库之前，数据质量的要求变得更加关键，因为知识图谱通常用于表示实体之间的关系，而这些关系对于正确的图数据库查询和分析至关重要...对于图数据库中的每个节点和关系，检查其类型、属性以及连接方式是否符合预期，这需要具体问题具体分析。 节点标识符唯一性： 对于表示实体的节点，确保节点的标识符是唯一的，即去重。...： 检查边的类型和属性是否符合预期，边一般是有很多关联关系。...尤其避免大量空值，大量0字段，以及上游不规范的字段引起数据倾斜的现象，这会导致导图中任务空跑、耗时等问题发生。即使导入完成后，如果查询到了一个有超级节点的错误字段实体，也会引起图谱的状态异常。...完成此步骤，确认字段以及数据质量无误，即可进入导图参数配置环节。
如果您不熟悉向量相似性搜索，可以快速回顾一下。关键思想是根据每个任务的描述和名称计算文本嵌入值。然后，在查询时，使用余弦距离等相似性度量找到与用户输入最相似的任务。...方法使用了以下特定于图的参数。...向量相似性搜索非常适合筛选非结构化文本中的相关信息，但缺乏分析和聚合结构化信息的能力。使用 Neo4j，这个问题可以通过使用 Cypher（一种用于图数据库的结构化查询语言）轻松解决。...图 Cypher 搜索 Cypher 是一种结构化查询语言，旨在与图数据库交互。...]->(:Country {name:"Slovenia"}) 此模式描述了一个带有标签 Person 和名称属性 Tomaz 的节点，该节点与 Slovenia 的 Country 节点具有 LIVES_IN
(2) 搜索结果的相关推荐 可以根据搜索的关键词，查询图谱中的实体节点，根据实体节点查询出关联的节点，用关联的节点给出推荐的结果。例如用户搜索周华健，可以通过关联信息推荐出李宗盛。...(3) 基于知识计算给出答案 可以根据知识图谱的计算结果来给出一些答案，通过图谱的关联信息，实体上下位信息，实体属性信息，查询出相应的答案。...知识图谱召回，是基于实体之间的关系进行查询，可以做到精准召回，召回的流程可以很短，也就是几条图查询的语句。另外，知识图谱还具备一定的推理能力。 图数据库选型 要实现图查询，首先得做图数据库的选型。...比如我们配置一个学校加校歌的模板，当查询校歌的时候，我们把学校的名字提取出来，填到查询语句里面，形成一个完整的图查询语句。同时也预置了一些混排插入策略，填入对应的混排参数，就可以做到上线。...，返回对应的影视的歌曲。
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