Knowledge Graphs and Graph RAG Galore, New Graph Database Engines, Graph Analytics and Visualization, and Graph Foundation Models. 당신은 시장 연구 보고서를 신뢰합니까?당신이한다면, 여기에 고려해야 할 증거 # 1 : 글로벌 지식 그래프 시장은 2030 년에 $ 6.93 억에 도달 할 것으로 예상되며 2024 년에 $ 1.06 억에서 36.6 %의 CAGR에서 성장합니다. 당신은 분석 회사를 신뢰합니까?당신이 그렇다면, 여기에 고려해야 할 증거 #2 : 인공지능 주제에 관한 Gartner 고객 설문조사 중 최대 50 %가 그래프 기술의 사용에 관한 토론을 포함합니다. 당신은 시장 신호를 신뢰합니까?당신이한다면, 여기에 고려해야 할 증거 # 3 : RDFox 및 data.world와 같은 그래프 기반 제품은 각각의 인수 후 Samsung Galaxy S25 및 ServiceNow와 같은 가정용 제품을 공급하고 있습니다. 이 모든 증거는 동일한 방향을 지적합니다 : 그래프 풍경은 다양성, 깊이 및 밀도 측면에서 빠르게 진화하고 있으며 전망은 상승과 하락에도 불구하고 긍정적입니다. 그러나 위의 내용을 신뢰하거나 신경 쓰지 않는 경우에도 그래프 관련 뉴스와 통찰력을 읽을 수있는 좋은 이유가 있습니다. 그래프를 구축하고 시각화하는 방법, 새로운 그래프 데이터베이스 엔진, 그래프 RAG의 변형, 그래프 분석의 도로지도 및 그래프 재단 모델, 규모의 응용 프로그램, LLM 및 그래프에 대해 알아보십시오. 컨텐츠 테이블 Graph Technology Landscape 근처 오락거리 지식 그래프 Market Outlook 지속 가능한 자산으로서의 지식 차트를 구축 및 평가하기 M&A를 통해 가정 이름을 전원화하는 지식 차트 실용적인 AI를위한 필수 진실 층으로서의 지식 그래프 (Knowledge Graphs as the Essential Truth Layer for Pragmatic AI) Graph RAG 갤러리 새로운 그래프 데이터베이스 엔진, 표준화 및 성능 그래프 분석 및 시각화 : 도로지도, 기능 및 플랫폼 Graph Foundation Models, Applications at Scale, LLMs 및 Graphs에 대한 리뷰 보기 이 번호는 G.V(), metaphacts, Connected Data London 및 Built to Last에 의해 제공됩니다. 다가오는 출판물에 소개되고 이 작업을 지원하고 싶다면, 도달하십시오! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last 제5장( 메타팩트 연결된 데이터 런던 마지막으로 만들어진 만약 당신이 앞으로의 출판물에 등장하고 이 작업을 지원하고 싶다면, ! 밖으로 도달 You already understand the power of graph technology. G.V() helps you understand your graph. G.V()은 그래프 데이터베이스 IDE를 사용하여 쿼리를 작성, 실행 및 테스트할 수 있도록 도와줍니다; 데이터 모델을 추적하고; 그래프 데이터를 탐구하고 편집하고; 강력한 그래프 데이터 시각화로 작업을 보여줍니다.18개의 다른 그래프 기술과 호환되며 성장하며, G.V()은 사용하기 쉽고, 저렴한 비용, 낮은 헌신, 공급자 무신론적이며, 모든 보안 아키텍처와 잘 작동합니다. Try out G.V() for yourself and start querying your database in less than 5 minutes: gdotv.com Graph Technology Landscape에 대한 리뷰 보기 이 2014 년부터 그래프 기술의 세계를 지도하는 데 도움이되었습니다.그의 목표는 그래프 기술의 세계 내의 핵심 범주와 그 범주 내의 핵심 플레이어를 소개하는 것입니다. graph technology landscape infographic에 대한 리뷰 보기 물론, Linkurious의 창작자가 인정하는 바와 같이, 이것은 단지 시작점이 아니라 완전한 목록이 아닐 수 있습니다.이 도메인은 R&D 혁신뿐만 아니라 시장 성장 측면에서 빠르게 진화하고 있습니다. 그래프 기술 풍경을 추적하는 것은 끊임없는주의와 열심히 노력해야하며, 따라서 인포그래픽과 동반 보고서는 5 년마다 한 번만 업데이트됩니다. 2024 버전의 혜택은 점점 더 많은 조직이 그래프 기술을 채택하고 있기 때문에 점점 더 많은 사용 사례를위한 자산이라고 생각합니다. Paco Nathan에 의해, 토니 시일, 그리고 니콜라스 피가 그래프 기술 전망 2025 2025년 지식 차트에 대한 예측 또 다른 graph tech landscape를 재검토 AI you can trust, powered by semantics 2025년 7월, 메티스는 메타팩트의 새로운 지식 기반 AI 플랫폼으로 연결되지 않은 엔터프라이즈 데이터를 실제 비즈니스 가치로 변환합니다. Metis를 사용하면 기업이 할 수 있습니다 : ● 정확성과 신뢰를 위한 엔터프라이즈 정의학의 지상 AI 응답 ● 대화 인터페이스를 갖춘 사용자 지식 기반 AI 에이전트를 설계 및 배포 ● 기업 데이터 사용 통제 및 감사 ● 요약, 엔터티 링크 및 쿼리 실행과 같은 도구를 결합하십시오 – bybusiness-specific semantics를 구동 인공지능을 의미학에 기반으로함으로써, metis는 비즈니스를 진정으로 이해하는 인공지능을 제공하며, 동시에 보안, 설명 및 신뢰성을 보장합니다.That's the promise of knowledge-driven agentic AI--and that's what powers metis. 더 많이 배우기 위해! 메타팩트 연락처 지식 그래프 시장 전망 그래프 기술의 증가하는 채택을위한 핵심 드라이버, as identified by AI/generative AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있으며, 데이터 양과 복잡성의 급속한 성장과 의미적 검색에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 연구 및 시장 지식 그래프 연구 보고서 2025 지식 그래프 시장은 2024년에 1,06억 달러에서 2030년까지 6.93억 달러로 추정되며 결합 연간 성장률 (CAGR)은 36.6%로 추정됩니다.Research and Markets가 지적한 바와 같이 그래프 데이터베이스 엔진 부문은 시장 규모가 가장 크며 서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. Research and Markets는 전문 지식과 인식 부족뿐만 아니라 표준화 및 상호 작용성은 시장 성장을 억제하는 주요 도전으로 지적하지만 이는 변화하고 있습니다. Connected Data London is back! Connected Data London은 Knowledge Graph, Graph Analytics, AI, Data Science, Graph Databases 및 Semantic Technology에 대한 커뮤니티, 이벤트 및 사고 리더십을 제공합니다. The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things. 당신이 엔지니어, 데이터 과학자, 건축가 또는 의사 결정자이든, 이것은 연결된 데이터의 미래를 형성하는 가장 밝은 마음과 연결할 수있는 기회입니다. 전문가 대화 혁신자와의 네트워킹 실제 세계 사례 연구 실용적인 워크샵 커뮤니티 저녁 레오나르도 로얄 호텔 타워 브리지 (Leonardo Royal Hotel Tower Bridge) 2025년 11월 20일부터 21일까지 할인된 Early bird tickets now available at 2025.connected-data.london에 대한 정보 지속 가능한 자산으로서의 지식 차트를 구축하고 평가하기 연구 및 시장 보고서는 "지식 차트의 빠른 확산"을 기회로 식별합니다.우리는 이것의 징후를 분명히 볼 수 있지만 여기에 몇 가지 가치가있다. 지식 차트의 인기가 증가함에 따라, 그들의 구현의 복잡성은 그들이 조직의 사용 사례에 적합한 솔루션인지 평가할 필요성을 강조합니다. “ 귀하의 사용 사례에 대한 지식 차트의 적용성을 평가하는 방법 Gartner는 2024 년 신흥 기술을위한 Hype Cycle에서 Critical Enabler 기술의 핵심 지식 차트를 식별했으며 "Semantic Data Integration & Knowledge Graphs 추가"는 2024 년 데이터 통합 및 엔지니어링의 10 가지 트렌드 중 하나라고 지적했습니다. 그러나 Gartner는 지식 그래프 사용 사례에 대한 인식이 증가하고 있지만, 그러한 이니셔티브에 투자하려는 의지 또는 비즈니스 구매는 낮습니다. 마이크 딜링거 , 풍부한 지식 차트는 지속 가능한 자산 - 긴 수명, 장기간에 걸쳐 유틸리티 또는 가치를 제공하는 자산, 일반적으로 비즈니스 또는 경제적 맥락에서.그들은 일반적으로 판매를위한 것이 아니지만, 재산, 장비 및 기계와 같은 다른 자산과 같은 운영에 절대적으로 필수적입니다. 노트 지식 차트는 조직적 CapEx이며, 이러한 것으로 평가되어야 합니다.Their value should be based on what they enable, which ranges from data governance to AI applications. 에서 » "Lulit Tesfaye는 종종 조직이 비용과 이익 균형에 대한 이해가 제한되어 있다고 지적합니다. “그리고 Gartner는 공유” 』 Graph Implementation이 실패하는 이유 훌륭한 그래프를 만드는 데 필요한 것 AI-Driven Enterprise Applications를 가능하게 하는 지식 차트를 구축하는 방법 Jessica Talisman chimes in 와 함께 Semantic Knowledge Management에 대한 구조화되고 확장 가능한 접근법이 잘 정의된 ROI 매치로 투자를 정당화하고 AI 성공에 필수적인 데이터 품질과 통치성을 향상시킬 수 있다는 점을 지적하면서 Jeremy Ravenel은 자신의 경험을 공유합니다. . Ontology Pipeline to Power Semantic Knowledge Systems에 대한 리뷰 보기 Ontology를 구축하고 싶을 때 어디에서 시작해야합니까? 지식 차트를 구축하기위한 도구도 부족하지 않습니다.Yassir Lairgi , 해결된 엔터티와 관계로 일관된 지식 차트를 점차적으로 구축하도록 설계된 Python 패키지. 그리고 (Semantic-Enhanced Programmable Graph)는 LLM 및 지식 차트에 의해 양방향적으로 향상된 새로운 세대 기업 지식 차트 (EKG) 엔진입니다. 2 킬로그램 WhyHow Open 소스 지식 그래프 스튜디오 오픈스프 통합 및 인수를 통해 가정 이름을 강화하는 지식 차트 지식 차트가 인공지능 건설에 대해 진지하게 생각하는 조직에 대한 투자라는 사실은 점점 더 이해되고 있습니다. 조 힐러 (Joe Hilger)가 언급했듯이, 지속적인 GenAI와 시멘틱 층에 의해 구동됩니다. ServiceNow는 이것을 얻고 AI를위한 데이터를 더 깊이 파악하기 위해 data.world를 인수하고 있습니다. Semantic Software Industry에 대한 정보 Gartner의 집중 그룹에 따르면 기술 리더의 4 %는 데이터가 AI 준비가되어 있다고 생각합니다. 2026년까지 인공지능 프로젝트의 60퍼센트는 데이터가 AI 준비가되어 있지 않기 때문에 실패할 것”이라고 ServiceNow의 데이터 및 분석 제품 부사장이자 최고 부사장 Gaurav Rewari는 data.world의 인수와 관련하여 말했다. 별도의 보고서 다른 데이터 카탈로그 전문가들도 있지만 Rewari는 Data.world의 지식 그래프 구현이 ServiceNow에 적합하다고 말했습니다. ServiceNow는 이미 지식 그래프 지원을 가지고 있지만 data.world는 ServiceNow의 그래프를 더욱 풍부하게 할 수 있는 메타데이터 수집기와 지식 그래프 전문성을 제공합니다. 올해 초에는, 지식 기반 AI 기술 분야에서 세계 최고의 컴퓨터 과학 교수 3 명에 의해 2017 년 옥스포드 대학의 스피노우트, 옥스포드 세마닉 기술은 2024 년 7 월 Samsung Electronics에 의해 인수되었습니다. 삼성은 Oxford Semantic Technologies의 기술을 기반으로 새로운 AI 기능을 갖춘 새로운 Galaxy S25 시리즈를 출시했습니다. 회사의 RDFox® 기술은 , 그리고 최신 갤럭시 S25 시리즈에 포함될 것입니다. . 지식 차트를 활용하여 매우 개인화된 사용자 경험을 만드는 Samsung의 개인 데이터 엔진 Ian Horrocks는 Samsung의 Unpacked 이벤트에서 연설자 중 하나였습니다. Year of the Graph Newsletter에 가입하세요. 당신이이 뉴스 레터를 즐길 경우, 그것은 항상 당신의 메일 상자에 바로 도착을 확인하기 위해 여기에 가입. Year of the Graph Newsletter에 가입하세요. 당신이이 뉴스 레터를 즐길 경우, 그것은 항상 당신의 메일 상자에 바로 도착을 확인하기 위해 여기에 가입. Pragmatic AI의 필수 진리 층으로서의 지식 그래프(Knowledge Graphs as the Essential Truth Layer) 조직은 AI 채택에 중요한 도전에 직면하고 있습니다 : AI를 신뢰할 수있는 결과를 제공하는 방식으로 AI를 사용하기 위해 도메인 특정 지식을 활용하는 방법 지식 차트는 AI에 대한 실종 된 "진실층"을 제공 할 수 있습니다. 이것은 깊이있는 대화에서 벗어나는 것입니다. 그것은 지식 그래프 첫 번째 원칙에서부터 안전하고 검증 가능한 AI, 실제 경험, 동향, 예측 및 앞으로의 길을위한 응용 패턴에 이르기까지 모든 것을 다루고 있습니다. 지식 차트는 Pragmatic AI의 필수 진리 층으로서 관련 자료 몇 가지 : " “뿐만 아니라” ” – 둘 다 엔터프라이즈 지식, 지식 차트 첫 번째 원칙의 다른 측면을 강조. 그리고 Veronika Heimsbakk 설명 그리고 그 이상. 차트의 다른 유형은 무엇입니까?가장 일반적인 오해와 그들의 응용 프로그램 이해 Semantics는 무엇이며 왜 중요합니까? 지식 그래프 for dummies Graph RAG 갤러리 GenAI 채택의 장애물에도 불구하고, 또는 정확히 그 때문에, 제어 된 환경에서 신뢰할 수있는 정보와 결합하여 GenAI-powered 시스템을 최대한 활용함으로써, aka RAG (Retrieval Augmented Generation)는 지속적으로 주목을 받고있다. Graph RAG에 대한 소개를 위해, 체크 아웃 “ “그것이 우리를 이끌어 낸 것은 , 그리고 an 그리고 · A 그것은 또한 Jakob Pörschmann에 의해 제공되었으며, 그 후에 세부 사항 . Graph RAG를 사용하여 데이터를 민주화 : 무엇이며, 무엇을 할 수 있으며, 어떻게 평가할 수 있습니까? Connected Data Knowledge Graph 도전 Kuzu를 기반으로 하는 오픈소스 구현 G.V 에서 시각화 되었습니다( Graph RAG에 대한 개념 소개 Google Cloud Stack에 대한 정보 지난 몇 달 동안 우리는 Microsoft를 보았습니다. 예를 들어, 개선을 제공하는 것과 같은 그리고 그리고 풀어주는 LazyGraphRAG는 Graph RAG에 대한 핵심적인 비판을 해결하기 위한 것입니다. 그러나 그들은 . Open-Source Graph RAG 구현 새로운 도메인에 빠른 적응을 위한 자동 조정 동적 커뮤니티 선택 라즈비치 실행하기에는 비싸다 Graph RAG에 대한 더 많은 정보 Irina Adamchic와 같은 사람들이 이러한 문제를 해결하기위한 대안을 제시하는 이유입니다. 그것은 도메인 지식을 소위 온도 계층에서 활용하는 데 의존합니다.She also developed a domain knowledge in a so-called ontology layer. 그것은 도메인 지식에 의존하지 않지만, Elena Kohlwey . 그래프에서 효율적인 RAG를 위한 3층 고정 엔터티 아키텍처 NLP 기반 변형 고급 RAG 패턴의 세계를 탐색 , 대조적으로, RAG 변형은 대규모 언어 모델을 위한 ontology-founded retrieval-augmented generation을 제공합니다. 10x 더 저렴하고 똑똑한 지식 복구를 약속합니다. 소규모 언어 모델을위한 거의 LLM 정확한 RAG를 저장소의 25 % 만 소개합니다. intention-based and contextually aligned knowledge retrieval을 위해 설계된 프레임워크입니다. 라그 케이크라그 미니아 미용사 RAG 그것은 RAG의 graph foundation 모델입니다. LLM 추론을위한 Graph Neural Retrieval을 사용합니다. 균일한 그래프 대신 섬세한 의미 단위, 엔터티, 관계 및 높은 수준의 요약을 사용하는 그래프 RAG 변형입니다. is a Graph RAG variant that uses heterogeneous graphs with fine-grained semantic units, entities, relationships, and high-level summaries instead of homogeneous graphs. 쿼리를 그래프 패턴으로 변환하고 그래프의 정의적 거리 메트릭을 사용하여 후보 하위 그래프와 일치합니다.transforms queries into graph patterns and aligns them with candidate subgraphs using a graph semantic distance metric. GFM-RAG 부품 GNN-RAG에 대하여 노하우 심그라그 이미지 및 오디오와 같은 비 텍스트 데이터를 탭합니다. taps into non-text data such as images and audio. 효과적으로 흐름 기반 절단을 통해 과도한 정보를 줄이고 LLM을 경로 기반 인스팅으로 더 논리적이고 일관된 응답을 생성하도록 안내합니다. effectively reduces redundant information with flow-based pruning, while guiding LLMs to generate more logical and coherent responses with path-based prompting. iteratively refines queries, retrieves structured causal graphs, and enables multi-hop causal reasoning across interconnected knowledge sources. 쿼리를 반복적으로 정밀화하고, 구조화된 원인 차트를 검색하고, 상호 연결된 지식 소스에 걸쳐 다중 호프 원인 추론을 가능하게 합니다. mmGraphRAG 패트라그 CDF - RAG A GraphRAG 작업 흐름을 공식화하고, 각 단계의 핵심 기술과 교육 방법을 설명하고, 후속 작업, 응용 분야, 평가 방법론 및 산업용 사용 사례를 검토하고, 미래의 연구 방향을 탐구합니다. Graph RAG에 대한 리뷰 보기 파코 나단 , , 그리고 벤치마크 그것, 그리고 Francois Vanderseypen 그리고 A . GraphRAG에서 Graph을 해제하기 리더십 제이 유 메이 하비 강력한 솔루션을 구축하기 위한 개념적 전망을 공유합니다.shares a conceptual overview for building robust solutions 지식 그래프를 생성하고 시각화하기 위해 RAG 오픈소스 스택의 그래프 수집 결국, 그것은 될 수 있습니다 다양한 시나리오에 적응하기에 충분히 유연할 수 있는 접근 방식을 사용합니다.For many applications, a combination of retrieval methods, orchestrated by a smart router, . 하이브리드 RAG 성능과 유연성의 최상의 균형을 제공할 수 있습니다. 새로운 그래프 데이터베이스 엔진, 표준화 및 성능 그래프 RAG는 그래프 데이터베이스 공급 업체를위한 혜택이었지만, 또한 사용할 수 있습니다. 연구 및 시장 보고서처럼 그래프 데이터베이스와 지식 그래프를 하나의 카테고리에 집계하는 것은 모두가 동의하는 것이 아닐 수 있지만 그래프 데이터베이스가이 집계 카테고리의 가장 큰 부분으로 표시되는 이유는 이해할 수 있습니다. 그래프 데이터베이스 없이 Graph RAG를 구현 그래프 데이터베이스는 이미 오랫동안 존재해 왔으며, 모든 SQL antagonists와 마찬가지로 그들의 그리고 그들은 그러나 전반적으로 그들은 사용 사례가 점점 더 이해되고, 표준화 및 교육 자원 채택을 촉진하고 시장에서 중요한 새로운 발전으로 성장 경로에 있습니다. 때때로 유용성에 의문을 제기한다. Ups and downs in mindshare에 대한 리뷰 보기 에서 » “Gábor Szárnyas는 그래프 데이터베이스 시스템의 역사를 요약하고, 그들의 주요 범주와 사용 사례에 초점을 맞추고, 그래프 데이터베이스의 채택을 계속 방해하는 핵심 문제를 논의합니다. 15 년 후의 그래프 데이터베이스 - 그들은 어디로 가고 있습니까? 그는 최근의 긍정적 인 발전을 포장합니다 : (1) ISO GQL 및 SQL/PGQ 언어로 이어진 표준화의 진보, (2) 성능 향상, (3) 오픈 소스 그래프 데이터베이스 시스템의 새로운 세대. 조 드레이어 Joe Dreyer . Graph Databases에 대한 소개와 배경 Graph Databases 가이드 우리는 이전 뉴스레터에서 표준화의 발전을 다루었습니다.Keith Hare shares Alastair Green Highlights 근처 오락거리 , 그리고 닫기위한 지속적인 노력 " “그리고 알렉스 밀로 스키 (Alex Milowski)는 또한 . 현재 상태 새로운 GQL 특징 Ontology Gap에 관해 RDF 사전과 LPG 스키마를 조정 GQL Schemes 및 Types Google은 Spanner Graph와 함께 그래프 데이터베이스 시장에 진입했으며, AWS는 Neptune의 One Graph 비전을 향해 한 걸음 더 나아갔으며 Neo4j는 새로운 자체 서비스 및 GenAI 기능을 출시했습니다. , 그리고 . 그래프 데이터베이스 판매자는 계속해서 진화하고 있습니다. Spanner Graph 이제 GA Neo4j는 Aura Graph Analytics를 출시했습니다. Amazon Neptune, Amazon Bedrock 지식 기반을 Graph RAG로 강화 동시에, 우리는 또한 새로운 공급자와 엔진과 같은 그래프 데이터베이스 성능의 진화를 관찰합니다. , , , , , 그리고 . Neo4j 비프로스트 스타트업 BARQ 항공기 Graph 데이터 그래프 이 KUZU HugeGraph에 대한 What if fitness wasn’t about following a strict routine—but about building a plan that works for YOU? "Built To Last"은 단지 또 다른 피트니스 책이 아닙니다.이 책은 건강, 운동 및 장수에 대한 지속 가능한 접근 방식을 만들 수 있도록 설계된 실용적이고 사용자 정의 가능한 가이드입니다.당신이 여행을 시작하거나 현재의 일상을 정리하든,이 책은 귀하의 조건에 따라 피트니스를 통제 할 수있는 도구를 제공합니다. 마지막으로 만들어진 이유는 다르다 : 빠른 수정과 극단적 인 요법을 촉진하는 다른 피트니스 책과는 달리, 그것은 진정한 과학, 진정한 결과 및 진정한 지속 가능성을 기반으로합니다. 마지막으로 만들어진 그래프 분석 및 시각화: 로드맵, 기능 및 플랫폼 다가오는 그래프 처리 시스템은 어떻게 실시간 시나리오의 다양한 요구를 충족시키기 위해 광범위한 확장성, 효율성, 다재다능한 쿼리 및 분석 기능을 제공할 수 있을까?이것은 ACM Sigmod 패널에서 전문가 패널이 해결하기 위해 마련한 전반적인 질문입니다. “ Graph Analytics에 대한 Roadmap Visual analytics는 graph analytics에 대한 자연스러운 보완입니다.The i2 Group published a list of , 강조 유연성, 온도 조정 , 시각화, 역동적 스타일링, 집합, 그룹화 및 요약, 사용자 정의, 시멘틱스, 반복 및 엔터티 해상도, 데이터 라인업 및 특수 유형에 대한 지원. 지식 그래프 시각화 및 분석에 대한 고려 사항 최근에 새로운 도구와 그래프 시각화 기능이 발표되었습니다.G.V()는 Gremlin과 함께 시작한 그래프 데이터베이스 클라이언트 및 시각화 도구입니다. RDF 지식 차트를 시각화하는 오픈 소스 도구입니다.And a new yFiles open source widget makes it convenient to add . Neo4j, Memgraph 및 Neptune Analytics 지원 RDF-to-Gephi에 대한 정보 Jupyter 노트북에 대한 SPARQL 쿼리의 그래프 시각화 Graph Foundation 모델, 규모의 응용 프로그램, LLM 및 차트 우리는 또한 Graph AI의 분야에서 새로운 개발을 가지고 있으며, 그 중 일부는 LLM 파도에 의해 유발되었으며, 일부는 기존 혁신 파도를 계속합니다. , 그리고 오늘날 그들을 사용하는 방법의 몇 가지 예를 제공합니다.Case in point: . Graph Foundation 모델의 시대가 시작되었습니다. AnyGraph, a Graph Foundation Model in the Wild에 대한 리뷰 보기 Galkin 또한 그것을 경고합니다 Huawei와 연구 기관의 연구자 그룹이 이 연구를 탐구하는 동안 GNNs로 속도를 높이고 싶다면, 이 그리고 이 목록은 핸드가 될 것이다. 그래프 학습은 나쁜 기준으로 인해 관련성을 잃을 수 있습니다. 그래프 학습 이론의 기초와 경계 Graph Neural Networks에 대한 정보 GNNs에 대한 must-read papers Amazon 연구원 소개 Snapchat은 또한 대규모 그래프 신경 네트워크를 생산에 사용하여 자체 오픈 소스 프레임워크를 활용합니다. . GraphStorm, 산업용 응용 프로그램을 위한 모든 오픈소스 그래프 기계 학습 프레임 워크 GiGL (Gigantic Graph Learning) 구글의 브라이언 페로지(Bryan Perozzi) , Graph Encoding, GraphTokens, Transformer graph reasoning, 및 합성 데이터 생성에 대 한 그래프를 사용 하 여 커버. 그리고 . 차트는 LLM을위한 구조화 된 데이터를 나타내는 데 도움이 될 수 있습니다. RDFGraphGen에 대하여 링크 에서 » ”, 연구자들은 LLM에서 동시에 또는 연속적으로 해결할 수있는 하위 과제로 그들을 분해함으로써 LLM 작업 실행을 향상시킵니다. 그것은 LLM의 그래프 이해와 복잡한 추론에 대한 기준입니다. Graph 같은 계획 그라크 Bryan Perozzi도 그의 팀의 작업을 공유했습니다. 그리고 “ LLMs와 GNNs를 결합하는 기존 방법을 분류하기위한 새로운 수치법을 소개합니다. LLMs와 함께 그래프 추론 Graphs 용 대형 언어 모델 설문 조사 그래프와 언어 모델을 혼합하는 다른 방법: 동시에, 그들은 언어 모델 무게를 상속하고 활용하여 삼각형 차트의 차트에서 삼각형을 표현하고 컨텍스트화 할 수 있습니다. 그것은 우리가 관계 데이터베이스에서 지능을 추출하는 방식을 변화시키는 새로운 아키텍처입니다. Graph Language 모델 Relational Graph Transformers에 대한 리뷰 보기 생각으로 포장 - 도전적인 질문, LLM을 보는 새로운 방법 : Pierre-Carl Langlais가 말한 것처럼, , 당신이 LLM을 그래프 신경 네트워크로 보기 시작하면, 많은 구조적 특이성은 갑자기 그 자리에 떨어집니다. . 당신의 LLM이 차트라면 어떨까요? 분석 공유 Petar Veličković LLM과 지식 차트의 차이점 이 번호는 G.V(), metaphacts, Connected Data London 및 Built to Last에 의해 제공됩니다. 다가오는 출판물에 소개되고 이 작업을 지원하고 싶다면, 도달하십시오! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last 제5장( 메타팩트 연결된 데이터 런던 마지막으로 만들어진 만약 당신이 앞으로의 출판물에 등장하고 이 작업을 지원하고 싶다면, ! 밖으로 도달
