Knowledge Graphs and Graph RAG Galore, New Graph Database Engines, Graph Analytics and Visualization, and Graph Foundation Models. Если вы доверяете исследованиям рынка? если вы это делаете, вот доказательства No1: глобальный рынок графиков знаний, как ожидается, достигнет 6,93 миллиарда долларов к 2030 году с 1,06 миллиарда долларов в 2024 году, растущего с CAGR в 36,6%. Если вы доверяете аналитическим фирмам? если вы доверяете аналитическим фирмам? если вы доверяете аналитическим фирмам? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям? если вы доверяете аналитическим компаниям. Если вы доверяете сигналам рынка, вот доказательства No3: продукты, основанные на графике, такие как RDFox и data.world, используют бытовые продукты, такие как Samsung Galaxy S25 и ServiceNow, после их соответствующих приобретений. Все эти доказательства указывают на одно и то же направление: графический ландшафт быстро развивается с точки зрения разнообразия, глубины и плотности, а перспективы положительные, несмотря на взлеты и падения. Но есть хорошая причина, чтобы прочитать этот круг новостей и представлений, связанных с графиком, даже если вы не доверяете или не заботитесь ни о каком из вышеперечисленных. Читайте дальше, чтобы узнать о том, как создавать и визуализировать графики, новые графические базы данных, варианты на Graph RAG, дорожную карту для графической аналитики и Graph Foundation Models, приложения в масштабе, LLM и графики. Таблица содержимого Граф технологический ландшафт График знаний Market Outlook Создание и оценка графов знаний как устойчивых активов Графы знаний, поддерживающие имена домохозяйств через M&A Графы знаний как основной слой истины для прагматического ИИ Граф RAG Galore Новые двигатели графической базы данных, стандартизация и производительность Графический анализ и визуализация: дорожная карта, функции и платформы Graph Foundation Models, Applications at Scale, LLMs и Graphs Этот выпуск Года Графа принес вам G.V(), metaphacts, Connected Data London и Built to Last. Если вы хотите быть представленным в предстоящем выпуске и поддержать эту работу, выходите! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last Г. В ) Метафоры Соединенные данные Лондона Построенный в последний Если вы хотите быть представленным в предстоящем выпуске и поддержать эту работу, выходите! You already understand the power of graph technology. G.V() helps you understand your graph. G.V() - это графическая база данных IDE, которая помогает вам писать, выполнять и тестировать запросы; отслеживать вашу модель данных; исследовать и редактировать ваши графические данные на ходу; и показывать вашу работу с мощными графическими визуализациями данных. Совместимая с 18 различными графическими технологиями и растущая, G.V() проста в использовании, низкая стоимость, низкая приверженность, агностика поставщиков и хорошо играет с любой архитектурой безопасности. Try out G.V() for yourself and start querying your database in less than 5 minutes: gdotv.com гдотв.com Граф технологический ландшафт ТЭ с 2014 года помогает раскрыть мир графических технологий.Ее цель состоит в том, чтобы представить ключевые категории в мире графических технологий и ключевых игроков в этих категориях. Инфографика технологического ландшафта Конечно, как признают его создатели в Linkurious, это только начало, а не полный перечень. Отслеживание технологического ландшафта графики требует постоянного внимания и упорной работы, поэтому инфографика и сопроводительный отчет обновляются только раз в 5 лет. Взаимодействие с версией 2024 года заключается в том, что все больше и больше организаций принимают графическую технологию, поскольку они считают ее активом для постоянно растущего числа случаев использования. По словам Пако Натана, Тони Сил и От Николая Фигая. Перспективы графических технологий в 2025 году Прогнозы для графов знаний в 2025 году Пересмотр еще одного графического технологического ландшафта AI you can trust, powered by semantics Когда искусственный интеллект не имеет конкретного контекста для предприятия, это просто догадка.В июле 2025 года Metis - это новая платформа искусственного интеллекта, основанная на знаниях, которая трансформирует отключенные корпоративные данные в реальную бизнес-ценность. С помощью Metis предприятия могут: ● Наземные AI-ответы в семантике предприятий для точности и доверия ● Проектирование и развертывание настраиваемых на знания агентов искусственного интеллекта, оснащенных интерфейсом для беседы ● Контроль и аудит использования данных предприятия Комбинируйте инструменты, такие как обобщение, связывание субъектов и выполнение запросов — с помощью бизнес-специфической семантики Основывая ИИ на семантике, Metis предоставляет ИИ, который действительно понимает ваш бизнес, обеспечивая при этом безопасность, объяснимость и надежность. Чтобы узнать больше! Контактные метафакты Знание график рыночных перспектив Ключевые факторы для растущего внедрения графической технологии, выявленные Это связано с растущим спросом на ИИ / генеративные решения ИИ, быстрым ростом объема и сложности данных, а также растущим спросом на семантический поиск. Исследовательский и рыночный график знаний доклад 2025 Рынок графиков знаний оценивается в 1,06 миллиарда долларов США в 2024 году до 6,93 миллиарда долларов США к 2030 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в размере 36,6%.Как отмечает Research and Markets, сегмент Graph Database Engine, как ожидается, будет иметь наибольший размер рынка, а сегмент услуг, как ожидается, будет регистрировать самый быстрый темп роста в течение периода прогноза. Исследование и рынки отмечают недостаток опыта и осведомленности, а также стандартизацию и оперативную совместимость как основные вызовы, сдерживающие рост на рынке – хотя это меняется. Connected Data London is back! Connecting Data, People & Ideas с 2016 года Connected Data London обеспечивает сообщество, события и лидерство в области знаний, графики, аналитики графиков, искусственного интеллекта, науки о данных, баз данных графиков и семантических технологий. The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things. Независимо от того, являетесь ли вы инженером, ученым, архитектором или принимающим решения, это ваш шанс связаться с самыми яркими умами, формирующими будущее подключенных данных и полную программу: Экспертные беседы Сетевые связи с новаторами Исследования реального мира Практические семинары Общественный ужин 🔸 Leonardo Royal Hotel Tower Bridge 20-21 ноября 2025 года Скидные билеты на раннюю птицу теперь доступны в 2025.connected-data лондон Создание и оценка графов знаний как устойчивых активов В отчете «Исследования и рынки» определено, что «быстрое распространение графиков знаний» является возможностью, и хотя мы, безусловно, видим признаки этого, есть несколько моментов, которые стоит учитывать. По мере роста популярности графиков знаний сложность их внедрения подчеркивает необходимость оценки того, являются ли они правильным решением для использования в организации. « . Как оценить применимость графиков знаний для ваших случаев использования Gartner идентифицировал графики знаний в основе технологий Critical Enabler в своем 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies и отметил, что «Добавление семантической интеграции данных и графиков знаний» было одним из топ-10 тенденций в области интеграции данных и инженерии на 2024 год. Тем не менее, Gartner обнаруживает, что, хотя осведомленность о случаях использования графиков знаний растет, готовность или покупка бизнеса для инвестирования в такие инициативы низка. Как Майк Диллингер , богатые графики знаний - это долговечные активы - активы, которые имеют длительный срок службы, обеспечивая полезность или ценность в течение длительного периода времени, обычно в бизнес- или экономическом контексте. Ноты Графики знаний являются организационными CapEx, и они должны быть оценены как таковые.Измерение их стоимости должно основываться на том, что они позволяют, что варьируется от управления данными до приложений ИИ. В « Lulit Tesfaye отмечает, что зачастую организации имеют ограниченное понимание уравнения затрат и выгод. «И Gartner делится» «» Почему графические имплементации проваливаются Что нужно, чтобы построить великий график Как построить графики знаний, которые позволяют ИИ-ориентированные корпоративные приложения Джессика Талисман вступает в , отмечая, что структурированный, масштабируемый подход к семантическому управлению знаниями может оправдать инвестиции с четко определенными показателями ROI и улучшить качество данных и управление, которые необходимы для успеха ИИ. . Онтологический трубопровод для усиления семантических систем знаний С чего начать, если вы хотите построить онтологию Также не хватает инструментов для создания графиков знаний.Yassir Lairgi Пакет Python, предназначенный для постепенного создания последовательных графиков знаний с разрешенными субъектами и отношениями. и (Semantic-Enhanced Programmable Graph) - это новое поколение графиков знаний предприятия (EKG) двигателя, двунаправленно усовершенствованных LLM и знаний графиков. 2 килограмма WhyHow открыл свою студию Knowledge Graph OpenSPG Графики знаний, поддерживающие имена домохозяйств посредством слияний и приобретений Тот факт, что графики знаний представляют собой инвестиции для организаций, которые серьезно относятся к созданию ИИ, становится все более понятным. Как отмечает Джо Хилгер, происходит , управляемые GenAI и семантическими слоями. ServiceNow получает это, и приобретает data.world, чтобы углубить данные для ИИ Консолидация в семантической индустрии программного обеспечения «Согласно фокус-группе Gartner, 4% лидеров в области технологий считают, что их данные готовы к ИИ — это довольно трезво. К 2026 году 60% проектов искусственного интеллекта потерпят неудачу, потому что данные не готовы к искусственному интеллекту», — сказал Гаурав Ревари, старший вице-президент и генеральный менеджер по данным и аналитическим продуктам в ServiceNow. Отдельный доклад Существуют и другие специалисты по каталогу данных, но Ревари сказал, что внедрение знаний графа Data.world сделало его подходящим для ServiceNow. ServiceNow уже имеет поддержку знаний графов, но data.world приносит коллекторы метаданных и опыт знаний графов, которые могут еще больше обогатить график ServiceNow. Ранее в этом году, Спиноут Оксфордского университета в 2017 году тремя ведущими в мире профессорами компьютерных наук в области технологий искусственного интеллекта на основе знаний, Oxford Semantic Technologies была приобретена Samsung Electronics в июле 2024 года. Samsung запустила новую серию Galaxy S25 с новыми функциями ИИ, построенными на технологии Oxford Semantic Technologies Технология компании RDFox® , и будет включен в последнюю серию Galaxy S25. . Двигатель персональных данных Samsung создает гиперперсонализированные пользовательские возможности, используя графики знаний Иэн Хоррокс был одним из спикеров на мероприятии Samsung Unpacked Подпишитесь на Год графического бюллетеня Если вам нравится этот информационный бюллетень, подпишитесь здесь, чтобы убедиться, что он всегда попадает прямо в вашу почтовую почту. Подпишитесь на Год графического бюллетеня Если вам нравится этот информационный бюллетень, подпишитесь здесь, чтобы убедиться, что он всегда попадает прямо в вашу почтовую почту. Графы знаний как основной слой истины для прагматического ИИ Организации сталкиваются с критическим вызовом для принятия ИИ: как использовать свои доменные знания, чтобы использовать ИИ таким образом, который обеспечивает надежные результаты. Вот отрывок из глубокого разговора о Он затрагивает все, начиная от принципов знаний графиков до шаблонов приложений для безопасного, проверяемого ИИ, реального опыта, тенденций, прогнозов и пути вперед. Графы знаний как основной слой истины для прагматического ИИ Некоторые сопутствующие материалы: « «Так же как и» « – как от Enterprise Knowledge, подчеркивая различные аспекты знаний график первых принципов. и за его пределами. Какие бывают различные типы графов?Самые распространенные заблуждения и понимание их применения Что такое семантика и почему она важна? Графы знаний для дураков Граф RAG Galore Несмотря на препятствия в принятии GenAI, или именно из-за этого, максимально использовать системы, работающие на GenAI, объединяя их с надежной информацией в контролируемых средах, RAG (Retrieval Augmented Generation) постоянно получает внимание. Для введения в Graph RAG, смотрите « «То, что привело к , и один и . а также дал Якоб Поршманн, который затем подробно . Демократизация данных с помощью Graph RAG: что это такое, что это может сделать, как его оценить Вызов Connected Data Knowledge Graph Реализация с открытым исходным кодом на основе Kuzu Визуализирован на G.V() Концептуальное введение в Graph RAG Внедрение Google Cloud Stack За последние несколько месяцев мы увидели Microsoft обеспечивать такие улучшения, как и и освобождение LazyGraphRAG предназначен для решения ключевой критики Graph RAG, а именно, что это Но есть . Открытое внедрение Graph RAG Автоматическая настройка для быстрой адаптации к новым доменам Динамический выбор сообщества Лазарево Стоимость реализации Больше проблем с Graph RAG Вот почему люди, такие как Ирина Адамчич, придумывают альтернативы для решения этих проблем. Она опирается на использование доменных знаний в так называемом онтологическом слое. что не зависит от доменных знаний, в то время как Елена Колвей . Трехслойная архитектура фиксированных субъектов для эффективного RAG на графиках Варианты на основе НЛП Навигация по миру передовых моделей RAG , напротив, является вариантом RAG, предлагающим онтологически обоснованное увеличенное поколение для больших языковых моделей. Обещает 10x дешевле, более умное восстановление знаний. вводит близко к LLM точные RAG для малых языковых моделей только с 25% хранилища. это рамка, предназначенная для целенаправленного и контекстного извлечения знаний. Ог-Раг Кет-Раг MiniRAG Умный РАГ является графической основной моделью для RAG. использует графическое нейронное извлечение для рассуждений LLM. является вариантом Graph RAG, который использует гетерогенные графики с тонкозернистыми семантическими единицами, субъектами, отношениями и резюме высокого уровня вместо однородных графиков. преобразует запросы в графические шаблоны и выравнивает их с кандидатами-субграфами, используя графическую семантическую метрику расстояния. ГФМ-РАГ ГНН-РАГ НОДЕРАГ Симграг нажимает на нетекстовые данные, такие как изображения и аудио. эффективно уменьшает избыточную информацию с помощью резьбы на основе потока, руководствуясь LLM, чтобы генерировать более логичные и согласованные ответы с запросом на основе пути. Итеративно уточняет запросы, получает структурированные причинно-следственные графы и обеспечивает многоступенчатые причинно-следственные рассуждения по взаимосвязанным источникам знаний. ММГРАФПРАГ Патриарх КДФ-РАГ А Формализует рабочий процесс GraphRAG, описывает основные технологии и методы обучения на каждом этапе, исследует последующие задачи, области применения, методологии оценки и случаи промышленного использования и исследует будущие направления исследований. Отзывы о Graph RAG Пако Натан , , и сравните это, и Франсуа Вандерсепен и а . Разъединяет график в GraphRAG Литература Джей Ю Мэй Хабиб делится концептуальным обзором для создания надежных решений сбор графических стеков RAG с открытым исходным кодом для генерации и визуализации графиков знаний В конце концов, это может быть подходы, которые могут оказаться достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к различным сценариям. Для многих приложений комбинация методов поиска, организованная умным маршрутизатором, . Гибридный RAG может обеспечить наилучший баланс производительности и гибкости Новые графические базы данных, стандартизация и производительность Хотя Graph RAG был благом для поставщиков графических баз данных, это также возможно Агрегирование графических баз данных и графиков знаний в одну категорию, как в отчете по исследованиям и рынкам, может быть не чем-то, с чем все согласятся, но понятно, почему графические базы данных обозначены как наибольшая часть этой агрегированной категории. Внедрение Graph RAG без графической базы данных Графические базы данных существуют уже давно.Как и все антагонисты SQL, их И они имеют Но в целом они находятся на траектории роста, с случаями использования, которые все больше понимаются, стандартизацией и образовательными ресурсами, которые облегчают принятие, и важными новыми разработками на рынке. Полезность иногда ставится под сомнение Взлеты и падения с точки зрения mindshare В « Gábor Szárnyas подводит итоги истории систем графических баз данных, ориентируясь на их основные категории и случаи использования, а затем обсуждает ключевые проблемы, которые продолжают препятствовать внедрению графических баз данных, включая фрагментированный ландшафт и ограничения производительности. Графические базы данных через 15 лет – куда они направляются? Он сочетает в себе последние позитивные события: (1) прогресс в стандартизации, который привел к языкам ISO GQL и SQL/PGQ, (2) улучшения производительности, (3) новое поколение систем графических баз данных с открытым исходным кодом. И Джо Дрейер . Введение и фон на графических базах данных Руководство по графическим базам данных Мы освещали развитие стандартизации в предыдущих информационных бюллетенях. Keith Hare shares , а также Alastair Green Highlights и продолжающиеся усилия по закрытию « «И Алекс Миловский также разрабатывает . Текущий статус Новые особенности GQL Онтологический разрыв Сравните словари RDF и схемы LPG GQL схемы и типы Google вошла на рынок графических баз данных с Spanner Graph, AWS сделала еще один шаг к видению One Graph для Neptune, а Neo4j выпустила новые функции самообслуживания и GenAI. , , и . Поставщики графических баз данных продолжают развиваться Spanner Graph теперь GA Neo4j представила Aura Graph Analytics Amazon Neptune поддерживает базы знаний Amazon Bedrock с помощью Graph RAG В то же время мы также отмечаем эволюцию производительности графических баз данных, с новыми поставщиками и двигателями, такими как: , , , , , , и . Neo4j Бифрост Звездный бар Аэрокосмический график Графы данных Клевер Кузу Гугграф What if fitness wasn’t about following a strict routine—but about building a plan that works for YOU? «Built To Last» — это не просто другая книга о фитнесе. Это практичное, настраиваемое руководство, предназначенное для того, чтобы помочь вам создать устойчивый подход к здоровью, движению и долголетию.Независимо от того, только ли вы начинаете свое путешествие или тонко настраиваете свою текущую рутину, эта книга дает вам инструменты для контроля над вашей фитнесом — на ваших условиях. Почему построено на последний раз отличается: в отличие от других фитнес-книг, которые продвигают быстрые исправления и экстремальные режимы, Основывается на реальной науке, реальных результатах и реальной устойчивости. Построенный для последнего Графический анализ и визуализация: дорожная карта, функции и платформы Как могут предстоящие системы обработки графиков обеспечить обширную масштабируемость, эффективность и универсальные запросы и аналитические функции для удовлетворения разнообразных требований реальных сценариев? « . Дорожная карта к Graph Analytics Визуальная аналитика является естественным дополнением к графической аналитике. i2 Group опубликовала список , подчеркивая Гибкость, Онтологическое выравнивание , Визуализация, Динамический стилинг, Агрегация, Группировка и Суммаризация, Настройка, Семантика, Де-двойство и Резолюция субъектов, Линейка данных и поддержка Специальных типов. Рассуждения для графической визуализации знаний и аналитики Недавно были представлены новые инструменты и возможности для графической визуализации. G.V() - это клиент графической базы данных и инструмент визуализации, который начинался с Gremlin, а теперь также . . является инструментом с открытым исходным кодом для визуализации графиков знаний RDF. И новый виджет с открытым исходным кодом yFiles делает удобным добавление . Поддерживает Neo4j, Memgraph и Neptune Analytics РДФ-то-ГЭФИ Графические визуализации запросов SPARQL для Jupyter Notebooks Graph Foundation Models, приложения в масштабе, LLMs и графики У нас также есть новые разработки в области графического ИИ, некоторые из них были спровоцированы волной LLM, некоторые продолжают существующую волну инноваций. , и дает несколько примеров того, как можно использовать их уже сегодня. . Эпоха Graph Foundation Models началась AnyGraph, Graph Foundation Model в дикой природе Галкин также предупреждает, что В то время как группа исследователей из Huawei и исследовательских институтов исследует Если вы хотите подняться до скорости с GNNs, это И этот список из Он будет ручным. Графическое обучение может потерять актуальность из-за плохих эталонов Основы и границы теории Graph Learning Введение в графические нейронные сети Must-Read Papers на GNNs Исследователи из Amazon представили Snapchat также использует крупномасштабные графические нейронные сети в производстве, используя свою собственную рамку с открытым исходным кодом. . GraphStorm, все-в-одному открытого исходного кода графического машинного обучения для отраслевых приложений GiGL (гигантское графическое обучение) Google Брайан Пероцзи поделился своими впечатлениями , охватывающие графическое кодирование, GraphTokens, трансформаторное графическое обоснование и использование графиков для синтетического генерирования данных. и . Графы могут помочь представить структурированные данные для LLM РДФГРАФГЕН Лингвин В « Исследователи улучшают выполнение задач LLM, разлагая их на подзадачи, которые могут быть решены LLM параллельно или последовательно. является эталоном для понимания графов и сложных рассуждений в LLM. План как график ГРАКОР Брайан Перозци также поделился работой своей команды на И « Вводит новую таксономию для классификации существующих методов, объединяющих LLM и GNN. Графические рассуждения с LLMs Опрос больших языковых моделей для графиков Другой способ смешивания графиков и языковых моделей: В то же время они унаследуют и эксплуатируют весы Модели языка, позволяя им представлять и контекстуализировать триплеты в Графе Триплетов. Это новая архитектура, преобразующая то, как мы извлекаем интеллект из реляционных баз данных. Графические языковые модели Относительный графический трансформатор Включение с мыслью - провоцирующий вопрос, и новый способ взглянуть на LLM: Как пишет Пьер-Карл Ланглейс, в , как только вы начинаете видеть LLM как графические нейронные сети, многие структурные странности внезапно впадают на место. . Что делать, если ваш LLM является графиком Анализ совместно с Петром Величковичем Разница между LLM и графами знаний Этот выпуск Года Графа принес вам G.V(), metaphacts, Connected Data London и Built to Last. Если вы хотите быть представленным в предстоящем выпуске и поддержать эту работу, выходите! This issue of the Year of the Graph is brought to you by , , , and . G.V() metaphacts Connected Data London Built to Last Г. В ) Метафоры Соединенные данные Лондона Построенный в последний Если вы хотите быть представленным в предстоящем выпуске и поддержать эту работу, выходите!
