NebulaGraph

本文着重介绍了 LLM、RAG、Graph 是什么，以及 LLM 如何同知识图谱结合，让知识抽取更加便利。此外，还讲述了一些 LLM 在数据库领域的应用场景，比如：用自然语言查询数据。

本次 v3.6.0 版本，主要强化全文索引能力，以及优化部分场景下的 MATCH 性能。还有......

本文手把手教你咋在 Jupyter Notebook 中，愉快地玩图数据库。读完本文，一条查询语句就可以轻易地画出返回结果啦。

本文详细记录了如何用 REK 安装好 K8s 环境之后，再在此基础上安装图数据库 NebulaGraph。

LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱

像是 NebulaGraph 这类基础设施上云，通用的方法一般是将线下物理机替换成云端的虚拟资源。但还有一种选择，就是依托云数据基础设施，将数据库产品变成为云生态的一环，不只是提供自身的数据云服务..

通过一些实践发现，ChatGPT 的确可以根据海量文本数据自动生成实体、属性和关系三元组等知识元素，从而快速构建大规模的知识图谱。

ng_ai 的全名是：Nebulagraph AI Suite，顾名思义，它是在 NebulaGraph 之上跑算法的 Python 套件，希望能给 NebulaGraph 的用户一个自然、简洁的高级

随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求…