Neo4j 帮助企业高效分析高度连接的业务数据中的关系，即使数据量不断增长。Neo4j 业务包括欺诈检测、供应链和物流、能源解决方案、客户 360 等。

将 Neo4j 与 Databricks 一起使用的开发人员，现在可以：

接下来，仔细看看 Neo4j 和 Databricks 如何同时提供突破性的分析和 GenAI 结果。

数据从 Databricks 到 Neo4j 以增强分析

用于 Databricks 的 Neo4j 连接器无缝地将数据传输到 Neo4j，以便在图形结构中进行分析。Neo4j 图形数据库擅长处理互联数据，使其成为分析复杂关系和模式的理想平台。该连接器可用于从 Databricks 笔记本的 Delta 表中读取数据并向其写入数据。

一个代码片段，显示连接器与 Databricks 提供的选项，以将数据摄取到 Neo4j 中，以创建节点、标签、属性和关系。

Delta Lake 和 Neo4j 都是符合 ACID 的系统，这意味着它们确保了整个数据管道的数据一致性、可靠性和完整性。

例如，Delta 表是 Delta Lake 的一部分，Delta Lake 是一个开源存储层，将 ACID 事务带到 Apache Spark 和大数据工作负载。Neo4j 和 Delta Lake 高效地处理复杂的查询和实时洞察，通过处理 PB 的数据实现可扩展性，这通过 ACID 事务确保数据的一致性和可靠性，并通过索引和缓存等功能优化数据读取和写入。

Databricks 连接器考虑到了数据可用性和安全性。Neo4j Aura 对实时应用程序具有 99.95% 的正常运行时间 SLA，并符合 ISO 27001、GDPR、CCPA、SOC2和 HIPAA 等行业标准法规。

为了确保只分析已批准的数据，在 Databricks Unity Catalog 的支持下，连接器可以通过 Databricks 的访问控制机制访问Databricks 数据层。同时，Neo4j 还与 Microsoft Azure AD 和 Okta 等 SSO 提供商集成，通过客户管理密钥（CMK）提供静态加密，并使用基于角色的访问控制（RBAC）来保护访问。

Neo4j 图形数据库提供了一个对开发人员友好的模式，可以轻松地从开发到生产数据模型的原型和进化。属性图模型允许直接在图中存储属性，为建筑师设计和构建图模型提供了一种强大而简单的方法。这使得从白板设计到实际实现的概念化和过渡变得容易。

构建在 Neo4j 图形数据库上的图形将事务数据、组织数据和矢量嵌入结合在单个数据库中，简化了整体应用程序设计。

原生图形数据库允许用户快速遍历数据中的连接，而无需执行连接的开销，也无需对关系或其他连接策略的每次移动进行索引查找。这种能力被称为无索引邻接性，每个节点直接引用其相邻（相邻）节点，因此访问关系和相关数据需要简单的内存指针查找。这使得原生图形处理时间与处理的数据量成正比，它不会随着遍历的关系和导航的跳跃数量而呈指数增长。

开发人员还可以使用预构建的图形算法和 Cypher 查询语言来查找数据中的模式。中心性、路径查找、相似性和许多其他 Neo4j 算法对推荐引擎、供应链优化、身份和访问管理以及网络监控都很有用。

Neo4j 图形算法的关键用例

知识图在 GenAI 开发中的重要性怎么强调都不为过！Gartner 认为知识图对 GenAI 的发展至关重要，并敦促数据领导者“利用 LLM 的力量和知识图的鲁棒性来构建容错的 AI 应用程序”。

由于 GenAI 的广泛使用推动了对更好响应的需求，知识图表在提高 LLM 的准确性、相关性和透明度方面表现出色。知识图通过表示数据中的关系（将响应置于情境化）以及整合结构化和非结构化数据来奠定法学硕士基础。

通过 GraphRAG 技术，LLM 使用矢量和语义搜索从知识图中检索相关信息，然后用知识图中的上下文数据增强其响应。微软研究人员发现，使用 GraphRAG 的 LLM 不仅提供了更全面和可解释的答案，而且观点也更加多样化。

使用 Databricks 的开发人员可以通过将 GraphRAG 功能无缝整合到他们的项目中来加速 GenAI 应用程序的开发。各种集成使人们可以轻松访问流行的人工智能框架和工具，如 LangChain 和 LlamaIndex。

GenAI 应用程序的 GraphRAG

从密集互联的数据集中提取见解并加速 GenAI 开发是现代企业的关键优先事项。Neo4j 与Databricks 的新集成旨在帮助组织应对这些挑战，并在未来几年内保持 GenAI 和数据分析曲线的领先地位。