面向生成式 AI 的 Neo4j
统一向量搜索、知识图谱和数据科学，构建突破性的生成式 AI 应用，提供高度准确的响应、丰富的上下文和深入的可解释性。
集成领域知识
整合和连接组织数据和事实，以获得定制的准确响应
使用上下文丰富响应
跨数据连接相关事实，以获得更准确、更有意义的答案
解释检索逻辑
跟踪来源并理解知识与响应之间的联系
加速 AI 开发
使用领先的生成式 AI 框架和灵活的架构快速构建和部署
GraphRAG 宣言：为生成式 AI 添加知识
了解 GraphRAG 为什么会取代仅使用向量的 RAG，并成为大多数用例的默认 RAG 架构
GraphRAG 解释
探索使用 Neo4j GraphRAG 构建生成式 AI 应用的更智能方法。通过结合知识图谱和向量搜索，GraphRAG 为您的 AI 注入深度上下文和多跳推理，以获得更准确、更相关和更可解释的结果。
功能
构建您的下一个生成式 AI 突破
使用最适合您需求的 LLM 和服务开发生成式 AI 应用，包括来自 OpenAI、Google（Gemini 和 Vertex AI）、Microsoft Azure OpenAI、Amazon Bedrock 的最先进模型和生成式 AI 服务，以及来自 HuggingFace、Ollama 等的开源模型。借助 Neo4j，您可以构建功能强大、可扩展且上下文驱动的生成式 AI 解决方案，并将复杂性降至最低。
了解更多
图和 AI 的主要用例
创建知识图谱以获得准确且可解释的结果
快速将结构化和非结构化数据转换为丰富的互联知识图谱。我们直观的工具和工作流程简化了从文本中提取实体、事实和关系的过程，使您能够在几分钟内（而不是几天）为您的生成式 AI 应用创建强大的基础。
使用生成式 AI 驱动的应用程序转换交互
通过构建在 Neo4j 上的智能、上下文感知聊天机器人，提升所有接触点的客户参与度。通过结合知识图谱、向量搜索和 LLM，Neo4j 使您能够创建提供准确、个性化和高效交互的聊天机器人，从而提高客户满意度并提升忠诚度。
增强搜索
使用生成式 AI 和
知识图谱
借助基于 Neo4j 知识图谱构建的生成式 AI 驱动的语义搜索，提供更好的搜索体验。基于图的搜索了解用户意图，显示相关结果，并提供上下文建议，从而提供更直观、更令人满意的搜索体验。
即将举行的活动
深受开发者喜爱。全球部署。
1700 多家组织基于 Neo4j 构建数据突破。
真实的 AI 创新。由图驱动。
“借助 GraphRAG，我们拥有审计跟踪。通过将我们的生成式 AI 基于 AWS Bedrock 上的 Neo4j 等成熟技术，我们为医疗保健客户保持完整性和可靠性。”
Pat Blake，首席执行官
“分析师需要能够准确剖析 AI 如何得出特定结论或建议。Neo4j 使我们能够通过在子图级别应用访问控制来增强信息安全性。”
Eric Costantini，首席商务官
探索生成式 AI 资源
用于构建尖端生成式 AI 驱动应用的工具和指南。
Neo4j & LLM Fundamentals
Learn the basics of Neo4j and the property graph model
4 hours
Importing Data Fundamental
Learn how to import data into Neo4j
2 hours
Build a Neo4j-backed chatbot using Python
Build a chatbot using Neo4j, Langchain and Streamlit
2 hours
Build a Neo4j-backed chatbot with Typescript
Build a chatbot using Neo4j, Langchain and Next.js
6 hours
Introduction to Vector Indexes and Unstructured Data
Understand and search unstructured data using vector indexes
2 hours
GraphRAG Python Package: GenAI With Knowledge Graphs
Transform unstructured data into knowledge graphs and enhance GenAI retrieval
The GraphRAG Manifesto: Adding Knowledge to GenAI
Discover why GraphRAG will surpass vector-only RAG as the default architecture
Get Started With GraphRAG: Neo4j’s Ecosystem Tools
Develop GenAI applications grounded with knowledge graphs
Neo4j Brings GraphRAG Capabilities for GenAI to Google Cloud
Learn about the native integrations with Google Cloud and Vertex AI
Using a Knowledge Graph to Implement a RAG Application
Learn about RAG and what Forbes recently named the hottest thing in AI
Unifying LLMs & Knowledge Graphs for GenAI: Use Cases
Learn how knowledge graphs and large language models (LLMs) can be used together
Implementing RAG: Write a Graph Retrieval Query in LangChain
Learn how to write the retrieval query that supplements or grounds the LLM’s answer
Kickstart GenAI Dev With Neo4j’s GraphRAG Ecosystem
Learn how to quickly start a knowledge graph from unstructured data
Go From GenAI Pilot to Production Faster with a Knowledge Graph
Learn to overcome challenges with hallucinations, search, data integrations, and more
Getting Started with GenAI
Learn how to build GenAI applications for real-world use cases
Building more Accurate GenAI Chatbots
Learn how knowledge graphs can back GenAI apps
Improved Results with Vector Search in Knowledge Graph
Learn the latest AI technologies in data analysis
立即开始构建生成式 AI 突破！
Neo4j 统一了向量搜索、知识图谱和数据科学功能，以加速构建上下文丰富、可解释的生成式 AI 应用。