利用上下文构建更智能的 AI 系统
利用知识图谱统一数据，为 AI 系统和智能体提供基础。管理上下文以提高准确性和可解释性。随着时间的推移，不断演进和丰富智能体的知识。
提高准确性
组织知识，实现精准检索和记忆回溯。
上下文感知，更智能的 AI
统一数据以进行多步检索，从而提供完整的答案
提高可解释性
为 AI 推理及其步骤的解释进行最优的数据建模
面向未来的 AI
随着需求和数据的演变，持续丰富上下文。
演示：如何管理上下文以赋能智能体 AI
观看这个五分钟的演示，了解如何为大模型 (LLM) 提供正确的上下文，以实现更智能的 AI。
功能
优化上下文工程，构建更智能的智能体
将 RAG 与知识图谱相结合。然后利用 AI 智能体通过遍历知识图谱中相互关联的数据来检索信息，从而获得更丰富的上下文洞察。
得益于灵活的模式，可轻松添加新数据集。为你的 LLM 提供新的上下文，以确保智能体能够随着用户交互、需求变更和 AI 演进而保持智能。
利用知识图谱对数据进行建模，保持关系及其宝贵的上下文完整。提高 AI 理解、推理和可靠执行任务的能力。
通过无索引邻接 (index-free adjacency) 提高内存和工具调用的查询性能。实现无缝扩展，查询速度比传统数据库快 1,000 倍。
1. 获取实时数据更新。
2. 从图分析中获得更深入的洞察。
3. 连接并更新跨会话的智能体记忆。
用例：利用图技术构建更智能的 AI
专家领域知识与自动化
使用自然语言查询海量、专业的知识图谱。结合向量搜索、自动化查询生成和 LLM 总结，助力特定领域任务和研究。
用于深层上下文的语义知识图谱层
为 AI 提供跨业务领域的深层上下文——理解数据的含义、它们之间的联系以及何时使用它们。
改进企业搜索与知识助手
统一跨数据源的知识，应用于 SaaS、法律与合规、网络与安全等领域。构建智能体，在整个企业知识库中进行动态推理。
智能体的可扩展长期记忆
优化内存管理，使其随时间智能增长，既可用于即时决策，也能存储和调用跨不同会话的信息。
分析师报告
关于人工智能知识图谱的免费 Gartner 报告
Gartner，《如何构建支持 AI 驱动企业应用的知识图谱》，作者：Afraz Jaffri，2025 年 5 月 22 日
GARTNER 是 Gartner, Inc. 和/或其关联公司在美国及国际上的注册商标和服务标志，经许可在此使用。版权所有。
深受开发人员喜爱。全球范围内广泛部署。
超过 1,700 家机构基于 Neo4j 实现数据突破。利用一个用于建模、管理和检索上下文的综合平台进行构建。
现实世界的 AI 创新。由图技术驱动。
“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，首席业务官
“没有知识图谱的智能体 AI 就像一辆没有 GPS 地图的自动驾驶汽车。虽然很出色，但在认知上却非常危险。”
Natalie Romanov，默克集团 (Merck Group) 知识管理与数据策略副总监
“图数据库是表达互联数据的一种自然方式。这种简洁性从人类延伸到 LLM，使我们的配置更易于访问和解释。”
Vignesh Murugesan，Uber 高级主任工程师
“销售团队、催收专家——他们都可以直接通过自然语言查询图谱。曾经需要数据团队花费数天时间的工作，现在几分钟内就能完成。”
Jin Foo，Prospa 数据与分析主管
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