What are context graphs, what are they good for, and why are they dubbed AI’s trillion-dollar opportunity? What does context mean actually, and how can it be defined using graphs and ontologies? And how can different types of graphs and graph technologies power AI? Gartner підкреслив, що управління даними, семантичні шари та GraphRAG є кращими тенденціями в галузі даних та аналізу для 2026 року. стартапи та нинішні в області графічних технологій роблять прогрес, в той час як графік стає найшвидше зростаючим сегментом в дослідженні штучного інтелекту. Розкрито всеосяжний, оновлений репозиторій, візуалізація та аналіз пропозицій по всьому технологічному простору графіків.Нові та існуючі комбінації графіків та штучного інтелекту використовуються для підтримки випадків використання, таких як продуктивність програмного забезпечення та підтримка потреб підприємств в масштабі Netflix. Використання випадків, а також дослідження та розробки на онтології також зростають, включаючи такі теми, як корпоративна архітектура, візуальні інструменти та оцінка якості для використання онтологій за допомогою LLM. І все ж, найбільш широко обговорюваною темою у світі графічних технологій - і за її межами - протягом останніх декількох місяців були контекстні графи. У цьому випуску року графу ми досліджуємо прогрес в онтології, семантиці, графах знань, базах даних графіків та аналітиці, і як ці технології можуть допомогти визначити контекст і підсилити AI. Таблиця контенту Введення в контекстні графіки Контекст поза контекстом графіків Онтології, контекстні графи та семантичні шари: що дійсно потрібно AI в 2026 році Робочі та оціночні рамки для онтологій Від збільшеного покоління до збільшеного покоління знань Графіки знань в галузі програмної інженерії та архітектури підприємств Дослідження графіків знань, їх застосування та кращі практики Знання Графічні інструменти та платформи Створення The Graph Database Market Оновлення Graph Analytics та Graph AI This issue of the Year of the Graph is brought to you by [metaphacts](https://metaphacts.com/knowledge-driven-ai-whitepaper?mtm_campaign=Year%20of%20the %20Graph%20-%20March%202026&mtm_kwd=knowledge-driven-ai-whitepaper-landing-pa ge), , , , , and . Graphwise Connected Thinking Linkurious Process Tempo State of the Graph, Connected Data London, Pragmatic AI Training Графічний Зв'язане мислення Linkurious Процес часу Держава на графі, Зв'язані дані Лондон Прагматичний тренінг Якщо ви хочете бути представлені в майбутньому випуску і підтримувати цю роботу, ! Досягти Why Most Enterprise AI Strategies Fail Навіть у міру зростання прийому штучного інтелекту 80% підприємств не повідомляють про повернення своїх інвестицій в штучний інтелект, а 42% в кінцевому підсумку повністю відмовляються від своїх стратегій.У той же час ті, хто відмовляється від штучного інтелекту, ризикують прискорити своє власне застарівання. Підключивши LLM до символічного шару, компанії можуть скористатися інтелектуальним інтелектом і довіряти, що його результати контекстуалізовані та пояснювані.Ця біла книга занурюється в те, як графіки знань забезпечують необхідну структуру та заземлення, яких не вистачає LLM, що дозволяє розширювати, довіряти майбутньому стратегії інтелектуального інтелекту. Download the free whitepaper Завантажити безкоштовну білу книгу An Introduction to Context Graphs Введення в контекстні графіки Правила говорять агенту про те, що повинно статися в цілому. Сліди рішень захоплюють те, що сталося в конкретних випадках. Агенти не просто потребують правил. Вони потребують доступу до слідів рішень, які показують, як правила застосовувалися в минулому, де були надані винятки, як були вирішені конфлікти, хто схвалював що, і які прецеденти насправді регулюють реальність. Контекстна графіка - це накопичена структура, сформована цими слідами: не "ланцюг мислення моделі", а живий запис слідів рішень, пошитих між суб'єктами і часом, так що попередній стає пошуковим. Це сталося, але щоб сталося. Що Чому було дозволено Ось як , стверджуючи, що вони будуть єдиним найціннішим активом для компаній в епоху штучного інтелекту, і можливістю у трильйон доларів. Фондовий капітал Jaya Gupta і Ashu Garg визначили контекстні графіки від Gupta і Garg, а також від інших. Деякі люди, такі як Afraz Jaffri з Gartner, вважають, що Інші, наприклад, Андреас Блюмауер з Graphwise, див. . Використання контексту як прикметника для опису графу є надмірним, оскільки граф недбало зберігає контекст. контекстні графіки як еволюція, що будується на графіках знань, додаючи час і лінійку рішень У той час як графік знань визначає статичні відносини, контекстний графік захоплює операційну реальність - сліди рішень, тимчасовий інтелект і лінійність. Тодд Блашка визначає те, що він називає логічним розривом в контекстній графічній розповіді Коли архітектурі AI не вистачає формальної бази знань, ви стикаєтеся з трьома критичними невдачами: кризою ідентичності, галюцинаційним судженням і руйнуванням контексту, зауважує Блашка. І . За його словами, «контекстний графік» – це ребрендинг. контекстні графіки великі в теорії, але вимагатимуть міцних фундаментів управління знаннями, щоб стати реальністю Transform Your AI With A Semantic Layer Підприємства вливають мільйони в AI, але без правильного фундаменту, що інвестиції стоїть. Graphwise надає графік знань і семантичну інфраструктуру AI, які роблять корпоративний AI готовим масштабувати, довіряти і побудувати для виконання. Визнаний компанією Gartner, названий «Інновація в галузі інтеграції даних року» на премії Data Breakthrough Awards 2025 і включений до списку KMWorld 100 компаній, що мають значення, Graphwise є найбільш всеосяжним та перевіреним рішенням в галузі. Get started with Graphwise today to make generative AI reliable and scalable for your business. Почніть з Graphwise сьогодні, щоб зробити генеративний AI надійним і масштабованим для вашого бізнесу. Context Beyond Context Graphs Контекст поза контекстом графіків Але є ще більш глибокі проблеми з тим, як використовується «контекст». Коли слово стає розрахунковою одиницею, концепція, пов'язана з словом, може швидко втратити сенс.Ми обговорюємо контекст по відношенню до токенів або контекст, розроблений для надійності AI? Талісмани розширюються Для того, щоб роз'яснити ситуацію, у розробляти специфікації, словники та найкращі практики для представлення та вирішення контекстних розбіжностей між глобальними представленнями знань та локальними інтерпретаційними контекстами в системах прийняття рішень та робочих потоках людини та штучного інтелекту. Спільнота W3C Context Graphs Джейсон Стенлі вважає, що . Активістам потрібні п'ять графіків, і ніхто не має їх усіх Графіки доступу показують, хто може досягти чого. Графіки безпеки показують, що можна використовувати і як виглядає радіус вибуху. Графіки контексту захоплюють траєкторії прийняття рішень, щоб агенти могли діяти на прецедент. Графіки дій моделюють, які операції законні на яких об'єктах за якими правилами. Графіки знань представляють суб'єкти та відносини по всій організації. Більш практичним чином, Андреа Сплендіані, Курт Кагле, команда Glean і Вілл Ліон поділяють підходи до впровадження контекстних графіків. та запропонувати альтернативи на основі RDF, а також • The Виходячи з припущення, що « « . Прекрасні Каллі Ліон працює з Neo4j Команда Glean поділилася своєю архітектурою Ви не можете надійно захопити чому; ви можете захопити як Теза контекстного графу також стала планом для розробки першого стабільного випуску . Семантика: рамка з відкритим кодом для створення контекстних графіків та рішень інтелектуальних шарів для AI Connected Thinking: From civilizational patterns to the next system Унікальна подорож досліджень, трансформації, товариства та заземлення.Серія інтерактивних семінарів пішки, що відроджують традицію перипатської школи стародавніх мислителів в мета-сучасні часи. Цивілізаційні закономірності: введення в макроісторію. ● Пульсація спільної гіпотези: як спільна координація пульсувала в історії як альтернатива. P2P і Commons: виникаюча логіка peer-to-peer як постієрархічної моделі координації. ● Наступна система: Що ми можемо знати? Картування контурів того, що замінює виснажену форму. Learn more and apply here Дізнайтеся більше та подайте заявку тут Ontologies, Context Graphs, and Semantic Layers: What AI Actually Needs in 2026 Онтології, контекстні графи та семантичні шари: що дійсно потрібно AI в 2026 році Неминуче, розмова в контекстній графіці також торкається онтології, в сенсі захоплення контексту таким чином, що і люди, і AI можуть надійно використовувати. Реальна невирішена робота - це тимчасова дійсність, сліди рішень і вирішення фактів. Рамує Теперішня розмова кристалізується навколо дихотомії: прописані онтології проти навчених онтологій. Що бракує від цього обгрунтування - це третій варіант, який приховується у відкритому вигляді: прийняти те, що існує. розширити, де це необхідно. зосередитися на навчанні того, що справді нове. Хоча онтологія вважається частиною фундаментів інформаційних систем, з його походженням у філософії.Вступ до надає фонову та референтну інформацію. 2026 рік був оголошений роком онтології. Онтологія та інформаційні системи в Стенфордській енциклопедії філософії У 2026 році, Роки трубопроводу без турботи про сенс приземлилися тут: агенти провалилися саме там, де малося жити семантичне розуміння. « . Онтологія в тренді, тому що агенти AI викрили розрив Власник онтології або орендуйте своє майбутнє Верхельст виявляє чотири прогалини у можливостях, які роблять агентський AI неурядовим, і пропонує підхід Minimum Viable Ontology. . Чому більшість панелей не можуть керувати тим, що вони не можуть визначити, і як виправити це за допомогою семантики та онтології Світ в цілому, здається, прокидається до важливості семантики і онтології. , з Gartner стверджує, що . Gartner назвав управління даними, семантичні шари та GraphRAG кращими тенденціями в галузі даних та аналітики на 2026 рік Семантичне збагачення визнано ключовою можливістю платформ управління даними budget for semantic capabilities is non-negotiable Білл Інмон, широко визнаний батьком сховища даних, також поділився своїм шляхом до семантики та онтології. Він визнав, що ніколи не хотів в кінцевому підсумку знати нічого про онтологію; він був знайдений онтологією. Деякі погляди на онтологію Інмон і Талісман продовжували , де вони досліджують, як виглядають онтології, як вони структуровані, і які їх визначальні характеристики та структури. для людей, притягнутих до онтології через розмову про AI, контекстні графіки та семантичні шари, Талісман . Анатомія онтології досліджує їхні стосунки та те, що потрібно AI в 2026 році The shortest path between you and graph insights Графічна візуалізація та аналітика просто стали набагато простішими!Введення Онлайн-рішення, яке приносить потужну графічну експлуатацію будь-кому, прямо з браузера. Створення Linkurious Enterprise Cloud Створіть обліковий запис, підключіть вашу базу даних графіків, розпочніть вивчення ваших даних, співпрацюйте з колегами по команді та діліться результатами, все це перед обідом. Що ще? • Сумісність з провідними графічними базами даних • Zero IT bottlenecks або інфраструктурні завдання • Гнучкі плани, які адаптуються до ваших потреб Найшвидший спосіб почати графічний проект сьогодні - і найпростіший спосіб розширити його завтра. 30 днів безкоштовного пробного періоду. Підпишіться зараз Tooling and Evaluation Frameworks for Ontologies Робочі та оціночні рамки для онтологій Для неекспертів, коли мова йде про впровадження семантичних артефактів, таких як онтології, Навіть коли люди розуміють, чому AI залежить від семантики і отримують покупку, Анна Бергевін стверджує, що інструментів і процесів недостатньо для вирішення цієї проблеми. Семантична робота може потребувати свого моменту Фігми Бергевін відзначає, що в даний час семантичні інструменти будуються для експертів, а не для того, щоб почати.Вона визначає розрив на ринку, і вважає, що паралельна історія успіху про те, як дизайн демократизувався, не підриваючи досвід, може бути навчальною.Вона не є єдиною в цьому спостереженні. Athanassios Hatzis почав розмову про інструменти для візуалізації онтологій, які незабаром Стів Хедден поділився Нові інструменти для семантичного моделювання, такі як , І виникають, тоді як інші, як . розширився до включення онтологічних редакторів список безкоштовних інструментів візуалізації RDF та онтології з відкритим кодом Термінал OntoBoom OntoView gra.fo відновлення Деякі люди можуть бути спокушені Фредерік Верхельст і Джо Хоулер застерігають Однак, як і більшість професіоналів, інженери знань можуть отримати вигоду від використання LLM ретельно, щоб допомогти в їх роботі. отримати LLM, щоб написати свою онтологію Сліпо довіряючи онтологіям LLM А було представлено Liber AI. Було розроблено більше еталонів для оцінки онтологій, що генеруються LLM, та . рамки та бенчмарки для створення онтології з відкритим кодом LLM для графіків знань підприємств один як співпраця між LettrIA та EURECOM Дослідники з німецьких та британських університетів Онтології є артефактами знань, але вони також є артефактами програмного забезпечення. Як і будь-яке програмне забезпечення, їх якість повинна бути виміряна систематичним, оперативним способом. Ісус Барраса і Олександр Ердл з Neo4j переглянули деякі статті на цю тему і реалізували деякі з ідей, які вони знайшли. Оцінка якості онтологій Process Tempo is the missing layer every graph stack needs Побудований для прискорення проектування, розробки та розгортання графічних додатків, Process Tempo швидше перетворює ваші ідеї на готові до виробництва рішення. Незалежно від того, будуєте ви корпоративні графіки знань або платформи розвідки даних, Process Tempo забезпечує швидкість, структуру та гнучкість, необхідні для того, щоб принести до життя ваші пов'язані ідеї. Learn More Дізнайтеся більше From Retrieval Augmented Generation to Knowledge Augmented Generation Від збільшеного покоління до збільшеного покоління знань Використання онтології в Retrieval Augmented Generation (RAG) також отримує тягу. Замість того, щоб просто поліпшити пошук, мета полягає в тому, щоб інтегрувати графік знань як субстрат міркування.У цьому погляді графік не просто індекс ретривера, а семантичний хребет. KAG: знання збільшеного покоління В « Команда з Graphwise показала, як онтологічний графік знань підвищує точність багаторазових запитань та відповідей провідної системи GraphRAG.Заміна загальної графічної конструкції строгими онтологіями та структурованими графіками знань перетворює HippoRAG з асоціативного двигуна на двигун міркування. Покращення HippoRAG за допомогою графічної семантики : стандартний векторний RAG, GraphRAG та відшук графіків знань, побудованих на основі онтологій, отриманих або з реляційних баз даних, або з текстового корпусу.Результати показують, що онтологічно орієнтовані графіки знань, що включають частину інформації, досягають конкурентної продуктивності з найсучаснішими рамками. Дослідження Granter порівняло різні підходи Це не означає, що інші підходи RAG і GraphRAG зникли. В якості преамбули для введення . Чому класичний RAG не працює і що з цим робити EdgeQuake: високопродуктивна рамка Graph-RAG з відкритим кодом в Rust Опубліковано в Graphcore Research . MegaRAG автоматично створює графіки знань з візуальних документів UltRAG: універсальний простий масштабований рецепт для графічного знання RAG Група китайських дослідників опублікувала Систематичний огляд GraphRAG, з формалізацією робочого процесу, наступними завданнями, доменами додатків, методологіями оцінки, випадками промислового використання та репозиторією з відкритим кодом. Програма Graph Retrieval-Augmented Generation Google Опубліковано Цей практичний підручник демонструє, як створювати розумних агентів, які розуміють контекст даних через зв'язки графіків і забезпечують високоточні відповіді на запити. Керівництво по створенню агентів GraphRAG з набором розробок агентів Google Стів Хедден досліджує Він відзначає, що RAG може бути необхідним для першої хвилі корпоративного AI, але він розвивається в щось більше. Розробка, коли і як впроваджувати Text2Cypher в агентських додатках. зростання контекстної інженерії та семантичних шарів для агентського AI Створення Text2Cypher State of the Graph Комплексний, оновлений репозиторій, візуалізація та аналіз пропозицій по всьому простору графічних технологій. • Технологічні професіонали, які досліджують графічні інструменти, платформи та архітектури • Аналітики та інвестори відстежують тенденції ринку • Продавці та будівельники, які шукають чітку, інклюзивну карту для позиціонування своїх інновацій Learn more Learn more Knowledge Graphs in Software Engineering and Enterprise Architecture Графіки знань в галузі програмної інженерії та архітектури підприємств Bala Adithya Malaraju намагався застосувати архітектуру GraphRAG до своєї кодової бази, але біг проти проблем. Основна ідея проста: замість того, щоб дозволити LLM відкрити вашу онтологію з нуля, ви визначаєте її самі. припинити дозволяти LLM побудувати свої графіки знань Це лише одне застосування графіків знань та онтології в області, яка, ймовірно, бачить найбільший вплив від AI: інженерія програмного забезпечення. Використовуючи а також gdotv. Оцінює Codebase-Oriented RAG за допомогою аналізу графіків знань Кодекс-Графік RAG перетворює репозиторій на графік знань, що керується AST, безпосередньо в браузері. перетворює розсіяні сеанси кодування AI на запитний графік знань. створює уніфіковану представництво високої вірності для кодування за допомогою AI. ГІТНЕКС Графічний сеанс Репозиторій Планування Graph Encoder пропонує семантичний інтелект коду через RDF знань графіки. Створює локальний графік знань для Claude Code. розкладає великі PR на спрямований ациклічний граф малих, переглянутих накопичених PR, і . Реполекс Огляд графічного коду PR-розподіл gitCGR миттєво візуалізує будь-яке репо GitHub як графік Але в кінцевому підсумку інженерія програмного забезпечення є лише однією частиною корпоративної архітектури. Це питання призводить до перетворення Альберто Д. Мендози Корпоративні архітектурні рамки, такі як TOGAF, DoDAF і FEAF, вже давно використовують ArchiMate: відкритий, нейтральний від постачальника, стандартизований мову графічного моделювання, який використовується для опису, аналізу та візуалізації архітектур. ArchiMate 3.2 для RDF Ontology Проблема полягає в тому, що після створення діаграм ArchiMate вони виплавлюються, зберігаються як PDF, а знання, необхідні для збору, заморожуються, але ArchiMate - це більше, ніж стандарт для малювання: це формальна мова з точно визначеними типами елементів і семантикою відносин. Елементи можна зберігати в моделі, яка регулюється, посилається і розвивається з часом, а не відтворюється з нуля.Але інструменти EA зберігають цю інформацію в реляційних таблицях, тому EA стає перешкодою.Графи є очевидним виправленням. Connected Data London 2026 10 років підключення даних, людей та ідей Keynote: Вільям Тунсталь-Педо, піонер за Amazon Alexa Малкольм Хокер – лідер думки, CDO Profisee Juan Sequeda – головний фундаментальний дослідник, ServiceNow Джессіка Талісман – семантичний архітектор, засновник Онтологічного трубопроводу Book Now Книга зараз Knowledge Graph Research, Applications and Best Practices Дослідження графіків знань, їх застосування та кращі практики Подібно до того, як інженерія програмного забезпечення є преміум-доменем додатків для графіків знань, графік виникає як найшвидше зростаючий сегмент у дослідженні штучного інтелекту. . Граф був значною частиною NeurIPS 2025, що означає його зростаючу важливість та частку ринку. Дослідження Дэн МакГрат підтверджують це. Результати показують чітке прискорення, з поворотним моментом в 2024 році, коли граф став найшвидше зростаючим сегментом в дослідженні штучного інтелекту. МакГрат відслідковував грубий ріст досліджень, пов'язаних з графом, порівняно з базовою лінією всіх статей з AI з 2023 року до теперішнього часу Реальний світ додатків також рясніє, як показано в Juan Sequeda Конференція з графіків знань, де кожна розмова прийшла від бізнесу, а не від постачальників, а не від POC. Реальні виробничі розгортання з зрілими архітектурами та добре продуманими ролями та процесами. Інформація про подорож до Лондона 2025 Sequeda був графічним будівельником і захисником знань протягом десятиліть. І він буде . 20 уроків з 20 років побудови онтологій та графіків знань Повернення до Connected Data London 2026 як частина початкової лінійки, в якій також беруть участь Вільям Тунсталь-Педо, Малкольм Хокер і Джессіка Талісман Вероніка Хаймсбак написала серію статей для Зіткнутися з мотивацією – Вона розробляє на , Перекладач перекладає переклади, . Інженери, які хочуть зрозуміти графіки знань Чому ви повинні дбати про графіки знань Онтології інженерії даних Декілька елементарних фраз про логіку SPARQL для розробників SQL Ешлі Фейт також має десятиліття досвіду моделювання графіків знань та онтології. Хоча її поради мають великий акцент на графічних моделях на основі RDF, принципи досить глибокі, щоб бути корисними для майже будь-якого проекту графічного моделювання даних. Топ 10 моделювання поради для онтології і графіки The debate between the RDF and Labelled Property Graph (LPG) graph data models is ongoing. Sergey Vasiliev Аналізується взаємозв'язок між ними. . пояснює Графік властивостей і LPG як структурні та прикладні семантичні моделі, ставить RDF у свою роль як загальну семантичну структуру RDF - це модель представлення знань, а LPG - інфраструктура прийняття рішень Ніколас Емеґард ділиться a Пітер Колпаерт стверджує, що - уникнення застрягання при прийнятті компромісних рішень і необхідності чекати консенсусу. no-ontology хак, щоб показати, що вам не потрібно витрачати тижні на моделювання даних, щоб почати будувати графік знань RDF Можлива взаємодія Pragmatic AI Training Від грамотності даних до науки про дані та прагматичного AI Для тих, хто хоче зрозуміти перші принципи AI, і навчитися використовувати його для отримання результатів. • створюється завдяки великому досвіду • Розроблено для зайнятих професіоналів • Підтримується глобальними лідерами • Доставка на сайті Learn More Дізнайтеся більше Knowledge Graph Tools and Platforms Знання Графічні інструменти та платформи Якщо ви шукаєте інструменти і платформи для графіки знань, які ви можете використовувати, є деякі ресурси, щоб допомогти там теж. Перетворює документи на структуровані знання, витягуючи суб'єкти, відносини та теми. є бібліотекою Python для легкої маніпуляції графами знань. є рамкою для перетворення табличних і ієрархічних даних на графіки властивостей і введення їх в графічні бази даних. Кнопка Графічний інструмент знань (Knowledge Graph Toolkit - KGTK) Граф The є всеосяжним, оновленим сховищем, візуалізацією та аналізом пропозицій по всьому простору графічних технологій. об'єднує спеціалізовані платформи, постачальників інфраструктури та інструменти пошуку та управління, орієнтовані на знання, щоб ви могли побачити, хто робить що, де вони перекриваються і де вони відрізняються. Стан графа Каталог знань Graph Knowledge Graph Створення TopBraid's Steve Hedden Італо Олівейра створив Майкл Хогкамер створив . Open Knowledge Graphs – пошукова система для онтологій, контрольованих словників та семантичних веб-інструментів короткий список концептуальних моделей та інструментів пов'язаних даних Інтерактивна таксономія концепцій семантичного моделювання Таксономії можна розглядати як сходинки для онтологій і графіків знань. та Курт Кальє показує, як . Які таксономії не Джерела таксономії Використовуйте публічні таксономії , і Юміко Сайто роздумує над цим.Курт Кагле досліджує . Таксономи відіграють важливу роль у новому світі генеративного AI Як зробити таксономії (і графіки знань в цілому) більш дружні для LLMs Щоб використовувати LLM з графами знань, : всеосяжна методологія, що вводить модульну чотириступеневу архітектуру, яка об'єднує понад 40 існуючих систем Graph RAG під загальним формалізмом, , а також . Fanghua (Joshua) Yu пропонує генеративне моделювання знань (GenKM) Генеративний оператор алгебра Життєвий цикл GenKG для управління графіком знань від кінця до кінця The State of the Graph Database Market Створення The Graph Database Market ТІ , з більшою конкуренцією між постачальниками і більше варіантів для користувачів. Це спроба представити ринок в єдиному, структурованому, провайдер-включаючому погляді. Вона спрямована на те, щоб дозволити користувачам побачити, як графічні бази даних порівнюються між різними функціями. Ринок графічних баз даних зростає Статус графічного каталогу графічних баз даних Існує більше 50 графічних баз даних, перерахованих в каталозі «Статус графа». Але Джейсон Салцман, керівник інспектування в CB Insights, Як це відбувається, ринок стає набагато менш прощаючим. Зазначає, що, як і хмарна інфраструктура до неї, бази даних переходять від широкого експериментування до стандартизації навколо декількох критичних робочих навантажень. Saltzman називає Neo4j, зазначивши, що їх імпульс відображає масштаб і захисність: $ 200 млн ARR, 84% проникнення Fortune 100 і прискорення прийняття GraphRAG, що сприяє одному з найвищих ймовірностей IPO CB Insights треків. Sudhir Hasbe, Neo4j CPO, розробляє на Це включає в себе «Онтології як громадянин першого класу»: найвищий рівень, незалежний інструмент моделювання з репозиторією зразків, специфічних для конкретних випадків використання, і втілення рідної схеми графіків. . Еволюція архітектури Neo4j в 2025 році Neo4j вводить підтримку schema як функцію перегляду Ми бачили мобільність в пейзажі графічних баз даних, з новими постачальниками та випусками. , відкрите видання його високопродуктивної, версійної графічної бази даних. Поєднання графіків знань, вбудованих векторів та нейросимволічних міркувань. , впровадження вишуканих трубопроводів як запитів атомної бази даних. TuringDB випустила версію Community AllegroGraph випустила версію 8.5 Memgraph випустила трубопроводи Atomic GraphRAG , приносячи поліпшення в стабільності, продуктивності та інструментах, досвіді розробників та побудові агентів AI, а також . . Підтримка багатокористувацьких програм. SurrealDB випустила версію 3.0 Збільшення $ 23M Series A Vela Partners випустила новий форк KuzuDB , створюючи прогалину в екосистемі графічної бази даних. На додаток до KuzuDB-форків, це нова вбудована графічна база даних, побудована в Rust. це ще одна розподілена графічна база даних, написана в Rust, яка нещодавно випустила версію v0.6.1. Очевидно, що KuzuDB був придбаний Apple Графік Самамама Графео і Саміама підкреслюють Результати - The , раніше відомий як Linked Data Benchmark Council (LDBC), є некомерційною організацією, яка визначає стандартні графічні бенчмарки і сприяє спільноті навколо технологій обробки графіків. LDBC бенчмарки Рада з графічних даних (Graph Data Council - GDC) Є більше еталонів і оновлень для екосистеми Gremlin. В основі Gremlin лежить Робочий заклад . є інструментом бенчмаркування, розробленим для графічних баз даних на основі Apache TinkerPop. . LDBC SNB Interactive для TinkerPop LDBC соціальна мережа бенчмарк (SNB) інтерактивний v1 Тінкербенч Опубліковано друге видання Practical Gremlin: An Apache TinkerPop Tutorial Graph Analytics and Graph AI Updates Оновлення Graph Analytics та Graph AI Ринок Graph Analytics, як очікується, зросте з 2,41 млрд доларів США в 2025 році до 2,92 млрд доларів США в 2026 році (21,61% CAGR), на шляху до 9,49 млрд доларів США до 2032 року. пропонує єдину точку доступу для перегляду, порівняння та вибору графічних аналітичних інструментів, які відповідають вашим потребам. Статус каталогу Граф для графічної аналітики Одним з найбільш популярних графічних аналітиків є Google BigQuery Graph. , дозволяє користувачам масштабувати запити, об'єднувати дані та візуалізувати уявлення, підтримуючи мову Graph Query Language (GQL). BigQuery Graph, в даний час в приватному перегляді Netflix також використовує графічну аналітику. та Наступним кроком було . Як і чому Netflix створив розповсюджену графіку в реальному часі Як створити високопродуктивну графічну абстракцію Еволюція графічного пошуку в Netflix, від структурованих запитів до природної мови ClickHouse і PuppyGraph вводять , запитування відносин безпосередньо на існуючі дані без ETL до графічної бази даних. . Концепція графу LakeHouse: Zero-Copy Graph Analytics DuckDB також пропонує графічну аналітику через Onager Це бібліотека графічних даних для Rust. Вона надає загальні структури даних та алгоритми для аналізу реальних мереж, таких як соціальні, транспортні та біологічні мережі. Блог Neo4j пропонує фонову інформацію та приклади деяких найпоширеніших алгоритмів графічного аналізу. , І . Графіна Луїна Джакард Падіння Граф AI переоцінюється появою графічної пам'яті для агентів AI ". Cognee, двигун пам'яті AI з відкритим кодом, який перетворює дані в живий графік знань, . Графічна пам'ять агентів: таксономія, методи та застосування 7,5 мільйонів доларів на створення пам'яті для агентів AI Хіманшу Джа розкриває паралель між тим, як трансформатори змінили моделювання послідовності і як трансформатори графіків можуть змінювати навчання графіків, рамкування . Перехід від GNN до графічних трансформаторів через об’єктив революції трансформерів GraphBench стандартизує оцінку і включає в себе уніфіковану структуру настройки гіперпараметрів, а також забезпечує міцні бази з найсучаснішими моделями передачі повідомлень та трансформаторів графіків та простим кодом plug-and-play. Графбенч Graph Billion-Foundation-Fusion (GraphBFF) - це перший рецепт з кінця до кінця для будівництва (GFM) для довільних гетерогенних графіків мільярдного масштабу.Центр рецепту - ГрафБФ Трансформер, гнучка і масштабна архітектура, розроблена для практичних GFM мільярдного масштабу. Мільярдний графічний фундамент Підпишіться на річний бюлетень Graph Відстеження всіх речей Графік рік за роком. Графік знань, графічні бази даних, аналітика, AI, наука про дані Підпишіться на річний бюлетень Graph Підпишіться на річний бюлетень Graph Відстеження всіх речей Графік рік за роком. Графік знань, графічні бази даних, аналітика, AI, наука про дані
