改进了作业配置的预先验证，确保：

项目和写入配置包含所有强制参数

默认表前缀有效

所有规范化的表名都有效

提供的节点表和关系表存在且可访问

提供的节点表和关系表符合预期模式

源表和目标表作为 nodeTables 提供

改进了作业配置验证的错误报告

graph.dijkstra 和 graph.dijkstra_single_source 现在还返回路径的节点 ID 和成本。

移除 experimental.dijkstra，转而使用 graph.dijkstra。

修复了 graph.fastpath 中的一个错误，即提供 firstRelationshipType 总是导致配置验证失败，即使该类型有效。

修复了一个导入缺失导致某些端点出现问题，在作业配置验证失败时出现令人困惑的错误消息的错误。

添加了实验性端点 experimental.dijkstra，用于运行 Dijkstra 算法并返回所有路径作为结果的一部分。

添加了对作业配置某些方面的预先验证，如果配置无效，则使作业快速失败。

添加了 DegreeCentrality 算法和过程 graph.degree。

添加了支持将 defaultTablePrefix 设置为算法配置中的全局设置。

添加了 admin.show_jobs 过程，用于列出系统中所有已完成的作业。

添加了 TriangleCounting 算法和过程 graph.triangle_count。

admin.get_max_nodes 替换 internal.get_max_nodes

admin.set_max_nodes 替换 internal.set_max_nodes

admin.get_min_nodes 替换 internal.get_min_nodes

admin.set_min_nodes 替换 internal.set_min_nodes

graph.job_log 替换 internal.job_service_log

通过将日志级别更改为 DEBUG，暂时恢复了因转向运行瞬态作业服务而丢失的诊断信息。

修复了 Dijkstra 和 Page Rank 中结果配置条目可能显示内部节点 ID 的问题。

解决了 SPCS 事件共享中的限制。

过程 internal.get_min_nodes、internal.get_max_nodes、internal.set_min_nodes、internal.set_max_nodes，用于管理计算池中的节点数量。

日志端点 internal.job_service_log 在基于 Python 的算法失败时包含堆栈跟踪。

对于 graphsage 和 fastpath 算法，将 API 语法（例如顶级键和驼峰式参数）与所有其他算法保持一致。

修复了 graph.gs_nc_train、graph.gs_nc_predict、graph.gs_unsup_train、graph.gs_unsup_predict 中 GPU 未被利用的错误。

添加了过程：graph.betweenness graph.dijkstra graph.dijkstra_single_source graph.drop_model graph.fastpath graph.fast_rp graph.graph graph.gs_nc_predict graph.gs_nc_train graph.gs_unsup_predict graph.gs_unsup_train graph.knn graph.louvain graph.model_exists graph.node_similarity graph.page_rank graph.show_available_compute_pools graph.show_models graph.wcc

恢复了可用计算池中损坏的数据。

支持 GPU 计算池 GPU_NV_XS，在大多数 Azure 区域可用。

gml.show_available_compute_pools 和 gds.show_available_compute_pools。这些是 gml.list_available_compute_pools 和 gds.list_available_compute_pools 过程的替代品，后者将在未来的版本中移除。

当特定区域中计算池实例系列不可用时，计算池和仓库创建不再失败。

在 gds.graph_project 中支持 defaultTablePrefix，为主映的所有表启用一个通用前缀。

授予 APP_ADMIN 角色对应用程序管理计算池的 OPERATE 权限。

在 gds.graph_project 中将映射替换为表或视图列表 nodeTables。现在从表名推断相应的标签。这是一个破坏性更改。

从 gds.graph_project 中 relationshipTables 的列表条目中移除了 type 参数。现在从表名推断关系类型。

修复了一个错误，即当投影涉及多个节点表时，write_relationships 可能会写入错误的节点 ID。

支持从多个节点和关系表投影异构图。

支持输入表中表唯一的非整数节点标识符。

过程 gds.list_available_compute_pools，用于列出可用于 GDS Session 的计算池。

过程 gml.list_available_compute_pools，用于列出可用于 GML Session 的计算池。

新的机器学习算法 FastPath gml.fastpath，用于计算路径嵌入。

添加了管理模型的端点

如果使用无效的计算池选择器，则抛出异常，并带有清晰的消息和有效计算池选择器列表。

遥测事件共享变更。

Snowflake 最近的更改要求 GPU 计算池的使用必须在应用程序清单中预先声明，否则计算池创建将失败。

精简 GraphSAGE 端点的返回值

改进了 GraphSAGE 的日志记录

如果模型名称已存在，则在任何 gml 训练算法（目前是 GraphSAGE）中提前失败

在 gml 训练和预测算法失败时，将失败原因添加到日志表

修复了导致 GraphSAGE 记录进度超过 100% 的错误。

修复了 GraphSAGE 可能耗尽共享内存的问题。

从 gml.gs_nc_predict 的配置中移除了 target_label，因为它未被使用。

graph_project 现在支持将节点标识符列投影为 BIGINT 或 VARCHAR。

图机器学习运行时。

有监督 GraphSAGE

无监督 GraphSAGE

支持 GPU 计算池 GPU_NV_S。

graph_list 显示内存图的堆内存使用情况。

添加了对计算池类型 HIGHMEM_X64_L 的支持。

不再允许从空节点表进行投影，并将返回错误。

无效的函数参数现在会返回更好的错误消息，不再是服务器错误。

添加了对 gds.drop_nodeproperties 的支持，用于从图中删除节点属性。

改进了服务日志记录。

修复了删除图时，如果图不存在，可能会长时间停滞的错误。

在回写时禁用提前失败，因为创建表的权限检查不稳定。

通过命令 gds.hits 添加了对 HITS 算法的支持。

添加了对 gds.graph_filter 的支持，用于根据节点和关系属性过滤子图。

并发现在默认为核心数。影响“concurrency”、“readConcurrency”和“writeConcurrency”。

通过命令 gds.sllpa 添加了对 Speaker-Listener 标签传播算法的支持。

应用程序创建五个自己的计算池，消费者从中选择一个运行。

应用程序创建自己的查询仓库，消费者根据自己的需求进行配置。

应用程序需要 CREATE COMPUTE POOL 和 CREATE WAREHOUSE 权限的授权。

各种文档修复。

gds.indirect_exposure 现在为每个节点计算 exposure、hop、parent 和 root。

gds.indirect_exposure 允许指定 exposureReducer 函数来聚合多个邻居的曝光度。

添加了用于风险分析的 gds.indirect_exposure 算法。

升级后，调用 gds.create_session 将显式删除并重新创建服务。

添加了对使用完整 BIGINT 范围的节点 ID 范围的支持。

修复了 GDS 服务 JVM 堆内存大小的问题。

GDS 获取调用 Snowflake 用户的用户名

GDS 获取调用 Snowflake 用户的当前角色

支持节点属性投影的半结构化 ARRAY 类型。元素类型可以是 BIGINT 或 DOUBLE。

gds.write_nodeproperties_to_table 和 gds.write_relationships_to_table

gds.write_nodeproperties_to_stage 和 gds.write_relationships_to_stage

gds.write_nodeproperties_to_table 支持写入半结构化 ARRAY 类型

gds.graph_project 支持为关系设置 orientation

重命名为“Neo4j 图数据科学”（文本中长形式为“Neo4j 图数据科学 <版本>”）。

write_nodeproperties 和 write_relationships 参数 outputTable 更改为 table

write_nodeproperties 和 write_relationships 现在是别名

GDS 操作结果（图投影、算法）的自动逐出

使用 snowpark-sdk 进行模式操作。

确保关系属性在内存图中显示。

write_relationships 现在可以正确地将关系写入表。

graph_project、write_nodeproperties 和 write_relationships 使用 snowflake-jdbc 驱动而不是 snowpark-sdk。