Neo4j 助力生成式AI
整合向量搜索、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。
整合领域知识
整合并连接组织数据和事实，以获得量身定制的准确响应
通过上下文丰富响应
连接您数据中相关的事实，以获得更准确、更有意义的答案
解释检索逻辑
追溯来源，理解知识与响应之间的联系
加速AI与智能体开发
与 MCP、领先的编排框架和多智能体系统无缝集成
GraphRAG 宣言：为生成式AI增添知识
了解为何 GraphRAG 将取代仅基于向量的 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应用的更智能方式。通过结合知识图谱和向量搜索，GraphRAG 为您的AI注入深层上下文和多跳推理能力，从而获得更准确、更相关、更具可解释性的结果。
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，您可以以最小的复杂性构建强大、可扩展且上下文驱动的生成式AI解决方案。
了解更多
图技术与AI的顶级用例
创建知识图谱以获得准确和可解释的结果
快速将结构化和非结构化数据转换为丰富、连接的知识图谱。我们直观的工具和工作流简化了从文本中提取实体、事实和关系的过程，使您能够在几分钟而非几天内为您的生成式AI应用奠定强大的基础。
通过生成式AI驱动的应用改变交互方式
利用基于 Neo4j 构建的智能、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培养忠诚度。
增强搜索
通过生成式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。图技术支持的搜索理解用户意图，呈现相关结果，并提供上下文推荐，从而提供更直观、更令人满意的搜索体验。
开发者喜爱。全球部署。
超过1700家组织依靠 Neo4j 实现数据突破。
真实世界的AI创新。由图技术赋能。
“通过 GraphRAG，我们拥有审计追踪能力。通过将我们的生成式AI建立在 AWS Bedrock 上的 Neo4j 等成熟技术基础之上，我们为医疗保健客户保持了完整性和可靠性。”
Pat Blake，首席执行官
“分析师需要能够精确剖析AI是如何得出特定结论或推荐的。Neo4j 使我们能够通过在子图级别应用访问控制来强制执行强大的信息安全。”
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。
什么是GraphRAG？
了解GraphRAG如何通过使用知识图谱提供准确、可靠且内容丰富的答案，从而彻底改变生成式AI (GenAI)。
GraphRAG Python包：基于知识图谱的生成式AI
将非结构化数据转换为知识图谱并增强生成式AI检索能力
GraphRAG宣言：为生成式AI注入知识
了解为什么GraphRAG将超越仅基于向量的RAG，成为默认架构
GraphRAG入门：Neo4j生态系统工具
开发以知识图谱为基础的生成式AI应用程序
Neo4j将GraphRAG能力引入Google Cloud，赋能生成式AI
了解与Google Cloud和Vertex AI的原生集成
使用知识图谱实现RAG应用程序
了解RAG以及《福布斯》最近称之为AI领域最热门的技术
整合LLM与知识图谱以实现生成式AI：应用案例
了解知识图谱和大型语言模型（LLM）如何协同工作
实现RAG：在LangChain中编写图检索查询
了解如何编写用于补充或支持LLM答案的检索查询
立即开始构建生成式AI突破！
Neo4j整合了向量搜索、知识图谱和数据科学能力，以加速构建上下文丰富、可解释的生成式AI应用程序。