为什么要选择 Neo4j
知识图谱
通过在知识图谱中连接您的数据，访问深层、动态的上下文。您可以使用 Neo4j 快速设计、实现和演进您的知识图谱。
易于建模
设计能够自然反映现实世界关系和业务逻辑的数据模型
实现简单
使用属性图模型，从概念数据模型无缝过渡到物理数据模型
代码编写迅速
使用直观且富有表现力的查询语言，以更少的代码行数实现更快的开发
更新快捷
借助为灵活性而设计的开发友好型模式，适应新的业务需求
免费指南
构建并使用您的第一个知识图谱
什么是知识图谱？
知识图谱是一种用于存储、组织和访问相互关联的数据实体（包括其语义关系）的设计模式。通过知识图谱，您可以更好地理解数据并构建更智能的应用程序。
功能
利用知识图谱进行构建
使用节点、关系和属性自然地表示结构化、半结构化和非结构化数据及其关系。消除从概念模型到物理模型的转换过程。
了解更多属性图易于设计
引入新数据、属性和关系，无需重建数据库或修改应用程序代码。
了解更多易于更改的模式——无需修改代码
以更少的代码行数编写简洁、灵活的查询，利用量化路径模式等强大功能，实现高效的图遍历和模式匹配。
了解更多“哪些汽车是由 Sunita 和 Daniel 这对兄弟姐妹拥有的？”
利用 65 种以上生产就绪的算法（包括节点嵌入、相似度指标和社区检测）丰富您的知识图谱，从而驱动智能应用并改善决策。
了解更多
与关系型数据库和非原生图数据库相比，查询速度最高可提升 1000 倍。Neo4j 的原生图架构消除了复杂的连接（Join）操作，并优化了执行效率，以实现快速响应。
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将知识图谱无缝集成到您现有的数据生态系统中。利用原生驱动程序、连接器和无代码导入工具在 Neo4j 上进行构建。
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属性图易于设计
易于更改的模式——无需修改代码
“哪些汽车是由 Sunita 和 Daniel 这对兄弟姐妹拥有的？”
知识图谱：赋能智能应用
更快速地检测欺诈，减少误报
使用知识图谱识别复杂的欺诈模式和高风险实体。连接整个业务中分散的数据，揭示与不良行为者和可疑活动之间的关联。分析数十亿个数据连接，实时发现复杂的欺诈计划，减少误报，保护您的业务免受经济损失。
更好地了解您的客户
统一孤立的数据，在知识图谱中创建客户的完整视图。链接跨多渠道触点的客户互动、偏好和行为，从而深入了解每一位客户。有了这些丰富的上下文信息，您可以个性化用户体验、预测客户需求，并建立稳固且持久的客户关系。
利用生成式 AI (GenAI) 提供更相关的搜索结果
通过由生成式 AI 驱动的语义搜索提供更好的搜索体验。结合生成式 AI 和知识图谱构建的应用程序能够理解用户意图、呈现相关结果并提供上下文相关的建议，从而带来更直观、更令人满意的搜索体验。
反响热烈
“知识图谱与生成式 AI 之间的协同作用是企业的游戏规则改变者，正在推动各组织职能部门的变革性影响。”
“对于需要达到极高准确性和正确性阈值的基于大语言模型（LLM）的解决方案，知识图谱提供了完美的补充。”
Gartner 研究：知识图谱与生成式 AI 的 AI 设计模式，2023 年 6 月
