Neo4j 宣布在 Google Cloud Vertex AI 中推出具有生成式 AI 功能的新产品集成

知识图现在可以与 Google 的大型语言模型 (LLM) 相结合，以确保生成式 AI 的透明度、准确性和可解释性。

慕尼黑，2023 年 6 月 14 日 – Neo4j，领先的图形数据库和图形分析提供商，宣布与 Google Cloud 的 Vertex AI 中最新的生成式 AI 功能建立新的产品集成，Vertex AI 是领先的机器学习平台（包括 LLM）。企业客户现在可以使用运行在 Google Cloud Platform 上的 Neo4j Aura 中的知识图进行生成式 AI 分析和推荐，从而提高结果的准确性、透明度和可解释性。

Neo4j 图数据库（包括其图形分析功能）被认为是创建知识图的基础技术，在知识图中，可以映射和查询各种实体以及它们之间的关系。图形中创建的数据上下文使 AI 系统能够评估信息与其相关性，通过整合不同数据源来验证其准确性，并在所有分析步骤和数据点上跟踪查询。

与 Google Vertex AI 中的生成式 AI 功能集成的优势：

  1. 使用自然语言与知识图交互：Google Vertex AI for Natural Language 提供了与 Neo4j 知识图的接口。用户输入会自动转换为图形查询语言 Cypher。这样一来，即使没有技术背景的用户也可以轻松快速地进行图形查询。Neo4j 计划在图形数据库生态系统内提供基于 AI 的语音输入，包括在 NeoDash - Neo4j 的仪表板构建器 中。

  1. 将非结构化数据转换为知识图：借助 Google Vertex AI，开发人员可以处理、结构化并加载非结构化数据到知识图中。使用 Neo4j Bloom（用于商业智能 (BI) 的可视化工具）和 Neo4j 图数据科学，可以进一步分析数据并获得新的见解。

  1. 实时 GenAI 增强：Neo4j 图数据库能够 实时调用 Vertex AI 服务，以增强知识图。基于来自结构化源、知识图的现有上下文，可以控制生成式 AI 模型。此外，还可以验证结果，在安全性和正确性规则方面进行清理（Guardrailing），并为更高的语义准确性进行增强。

  1. 对向量嵌入（特征向量）的支持： Neo4j 提供了可用于大型语言模型微调和训练的图嵌入。Neo4j 的图数据科学支持 60 多种算法，包括 K 近邻 (KNN) 算法和 余弦相似度。结合 Google Vertex AI Embedding API，用户可以获得一个功能强大的工具集，用于开发更智能的应用程序。

  1. 通过知识图谱进行验证（接地）： 接地是指利用结构化数据源验证 LLM 生成的结果的能力。它可以最大程度地减少所谓的 AI 幻觉，同时提高用户对结果的信任度。例如，可以将 Neo4j 知识图谱与 LLM 开发框架 LangChain 结合使用来实现接地。

Neo4j & Google Cloud：自 2019 年开始的合作伙伴关系

Google Cloud 和 Neo4j 于 2019 年开始建立战略合作伙伴关系。如今，从大型企业到众多其他公司和初创企业，都在 Google Cloud 中使用图数据库来进行 AI 和图分析。应用范围从欺诈检测和反洗钱到推荐引擎、供应链管理、自然语言处理 (NLP)、生物信息学和数字孪生。

“在数据和 AI 转型方面，企业正面临着前所未有的速度，”Google Cloud Vertex AI 产品管理总监 Nenshad Bardoliwalla 解释说。“Neo4j 与 Google Vertex AI 的新集成可以帮助他们充分有效地利用数据和 LLM。除了实时模型自动增强、接地和发现大型复杂数据集中的模式外，它还提供了围绕自然语言输入的功能。”

“Neo4j 与 Google Cloud 的合作伙伴关系是图技术、云计算和 AI 的强大组合，”Neo4j 联合创始人兼首席执行官 Emil Eifrem 说。“我们共同使企业能够利用生成式 AI，进行创新，为客户创造价值，并以前所未有的速度释放互联数据。”

下载图像（来源：Neo4j）： Neo4j Google Vertex AI 集成

KG-VertexAI

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关于 Neo4j

Neo4j 作为领先的图数据库和图分析提供商，帮助企业全面、轻松、快速地发现数十亿数据中的关系和模式。用户利用这种互联的数据结构为其最紧迫的业务问题开发创新解决方案，从欺诈检测和 360 度客户视图到知识图谱、供应链、网络管理和物联网，而无需担心数据增长。Neo4j 的全面的图栈提供了强大的原生图数据存储、数据科学、分析和可视化功能，包括针对企业环境的高安全性、可扩展架构和 ACID 兼容性。Neo4j 社区由 250,000 多名来自数百家财富 500 强公司、政府机构和非政府组织的开源爱好者、开发人员、数据科学家和架构师组成。访问 https://neo4j.ac.cn。

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