Neo4j 为生成式 AI 提供支持
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，实现高度准确的响应、丰富的上下文以及深度可解释性。
整合领域知识
整合并关联组织数据和事实，以提供量身定制的准确响应
用上下文丰富响应
跨数据连接相关事实，提供更准确、有意义的答案
解释检索逻辑
追踪来源，了解知识与响应之间的关联
加速 AI 与代理开发
无缝集成 MCP、领先的编排框架和多代理系统
GraphRAG 解析
发现一种更聪明的方式，使用 Neo4j GraphRAG 构建生成式 AI 应用。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，实现更准确、相关且可解释的结果。
功能
打造下一代生成式 AI 突破
将来自多来源的数据转换为实体、属性及其关联的图模型。通过不断添加新数据持续丰富图谱，发掘模式和隐藏的关系。
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借助跨多种数据类型的快速语义搜索构建更智能的应用。查找上下文相关信息，并基于相似度指标推荐关联。
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使用 65+ 可投入生产的算法分析数据关联，挖掘更深层洞见，以提升预测与决策能力。
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通过我们对流行 AI 框架和工具的集成，加速生成式 AI 应用开发。使用 LangChain、LlamaIndex、Hugging Face 等轻松将图功能融入您的项目。
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使用最适合您需求的 LLM 和服务开发生成式 AI 应用，包括 OpenAI、Google（Gemini 与 Vertex AI）、Microsoft Azure OpenAI、Amazon Bedrock 的前沿模型与服务，以及来自 HuggingFace、Ollama 等的开源模型。借助 Neo4j，您可以以最小的复杂度构建强大、可扩展且基于上下文的生成式 AI 解决方案。
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图与 AI 的主要用例
创建知识图谱，实现准确且可解释的结果
快速将结构化和非结构化数据转化为丰富、关联的知识图谱。我们直观的工具和工作流简化了从文本中提取实体、事实与关系的过程，让您在分钟级而非天数内为生成式 AI 应用打造强大基础。
通过生成式 AI 驱动的应用改变交互方式
利用基于 Neo4j 的智能、上下文感知聊天机器人提升所有触点的客户互动。通过结合知识图谱、向量搜索和 LLM，Neo4j 能帮助您创建提供准确、个性化且高效交互的聊天机器人，提高客户满意度并促进忠诚度。
提升搜索
结合生成式 AI 与
知识图谱
通过基于 Neo4j 知识图谱的生成式 AI 语义搜索，提供更佳的搜索体验。图支持的搜索能够理解用户意图，呈现相关结果并提供上下文推荐，带来更直观、满意的搜索感受。
免费电子书
了解如何向 LLM 注入上下文，以获得完整、相关的生成式 AI 结果
深受开发人员喜爱。全球范围内广泛部署。
1,700 多家组织基于 Neo4j 实现数据突破。
真实世界的 AI 创新。由图驱动。
“有了 GraphRAG，我们拥有审计追踪。通过在 AWS Bedrock 上使用 Neo4j 等成熟技术为我们的生成式 AI 打下基础，确保为医疗保健客户提供完整性和可靠性。”
Pat Blake, CEO
“分析师需要能够剖析 AI 究竟是如何得出特定结论或建议的。Neo4j 使我们能够通过在子图级别应用访问控制，来实施强大的信息安全措施。”
Eric Costantini, Chief Business Officer
与你的技术栈无缝集成
Neo4j 与领先的技术提供商集成
探索生成式 AI 资源
构建前沿生成式 AI 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
什么是 GraphRAG？
了解 GraphRAG 如何通过使用知识图谱来革新生成式 AI，提供准确、可靠且富有上下文的答案。
使用 GraphRAG Python 包加速生成式 AI
学习构建知识图谱、实现高级检索器并创建 GraphRAG 工作流
GraphRAG 宣言：为生成式 AI 添加知识
了解为何 GraphRAG 将超越仅向量的 RAG，成为默认架构。
使用 Neo4j 的 GraphRAG 生态系统快速启动生成式 AI 开发
学习如何从非结构化数据快速启动知识图谱
Neo4j 将 GraphRAG 能力带到 Google Cloud 上的生成式 AI
了解与 Google Cloud 和 Vertex AI 的原生集成方式
使用知识图谱实现 RAG 应用
了解 RAG 并探究 Forbes 最近称之为 AI 最热点的技术
统一 LLM 与知识图谱用于生成式 AI：用例
了解知识图谱和大型语言模型（LLM）如何协同使用
实现 RAG：在 LangChain 中编写图检索查询
学习编写用于补充或为 LLM 回答提供依据的检索查询
立即开始构建生成式 AI 突破！
Neo4j 整合向量搜索、知识图谱和数据科学能力，加速构建上下文丰富、可解释的生成式 AI 应用。