Neo4j baut das GenAI-Ecosystem seiner Graphdatenbank weiter aus für bessere KI Anwendungen. Dazu zählen Vektorsuche, Integration in Google Cloud Vertex AI und in Amazon Bedrock sowie in LangChain und verschiedene LLMs. Für dieses Jahr sind weitere Verbesserungen geplant, unter anderem was die NLU-Integration, die Performance der Abfragesprache Cypher, Graph Visualisierung und Fabric Sharding betrifft.
Read More
Neo4j erweitert seine Graphdatenbank um eine native Vektorsuche. Damit sollen die Benutzer beim Einsatz von semantischen Suchanwendungen einen Blick auf ihre Daten erhalten, der kontextbasiert ist. Die Ergebnisse können bei GenAI-Applikationen zum Einsatz kommen und als “Langzeitgedächtnis” für LLMs (Large Language Models) dienen. Die Vektorsuchfunktion findet implizite Muster und Beziehungen zwischen unterschiedlichen Daten, die mehr auf ähnlichen Merkmalen aufsetzen und weniger auf genauen Übereinstimmungen basieren.
Read More
Neo4j kündigt an, neue Produktintegrationen “Vertex AI” für die Google Cloud an. Bei Vertex AI handelt es sich um eine führende Plattform für das Maschinelle Lernen (ML), die Sprachmodelle (LLMs) einschließt. Die Integrationen umfassen neue Generative-AI-Funktionen und versetzen Unternehmenskunden in die Lage, in der Google-Cloud-Plattform laufende Knowledge Graphen auf Basis von Neo4j Aura für generative KI-Empfehlungen und -Analysen einzusetzen und so die Erklärbarkeit, Transparenz und Genauigkeit der Ergebnisse zu optimieren.
Read More
Neo4j präsentiert die neue Version seiner nativen Graphdatenbank “Neo4j 5”. Nach Angaben des Herstellers soll sich diese Datenbank in Bezug auf die Leistung mit dem neuen Release weiter von den relationalen Datenbanken absetzen, die in vielen Bereichen verbreitet sind. Bei der Entwicklung der neuen Variante stand die Betriebsoptimierung der Graphdatenbank im Mittelpunkt. Sie ist jetzt uneingeschränkt skalierbar und bietet eine höhere Leistung, um schnellere Abfragen zu ermöglichen, die unabhängig sind vom Sharding (also der Aufteilung des Datenbestands) und der Größe.
Read More
Die Graphdatenbank von Neo4j wird um neue Funktionen erweitert. Es kommen Verbesserungen hinzu, die sich mit der Einbindung von Data Warehouses, der automatischen Modellierung von Daten und der Backend-Administration befassen. Darüber hinaus verbessert der Hersteller auch die GDS (Graph Data Science), die jetzt in der Ausgabe 2.1 zur Verfügung steht. Die neuen Features sollen für Data Scientists und Entwickler gleichermaßen den Einstieg in die Graphdatenbank erleichtern.
Read More
Neo4j bietet ab sofort eine kostenlose Variante der Cloud-basierten Grapgdatenbank “AuraDB” an. “Neo4j AuraDB Free” wendet sich an Interessenten, die eine Graphdatenbank zum Experimentieren und Lernen, für kleine Entwicklungsprojekte sowie im Rahmen des Prototyping einsetzen möchten. Die Registrierung für die Datenbank erfolgt über die Webseite Neo4j AuraDB Free. Das kostenlose Angebot enthält alle wichtigen Entwicklerwerkzeuge und Funktionen, die für einen einfachen und schnellen Einstieg in die Graphtechnologie erforderlich sind.
Read More
Auf seiner Entwicklerkonferenz “NODES 2021” demonstrierte Neo4j die Skalierbarkeit seiner Graphdatenbank. Dazu führten die zuständigen Mitarbeiter eine Echtzeitabfrage durch, die auf über tausend Rechnern lief. Sie erfolgte in einem Graphen mit mehr als einer Billion Beziehungen und über 200 Milliarden Knoten. Diese Zahlen kann man sich nur dann bildhaft vorstellen, wenn man sie in einen greifbaren Kontext rückt. Ein Graph, der eine Billion Kanten hat, wäre beispielsweise dazu in der Lage, realitätsnah sämtliche sozialen Beziehungen der Weltbevölkerung wiederzugeben. Die Antwortzeit der Echtzeitabfrage lag übrigens bei wenigen Millisekunden.
Read More
Die Cloud hat inzwischen überall auf der Welt – trotz anfänglicher Skepsis auch in Europa – Fuß gefasst. Cloud-Technologien wurden praktisch überall implementiert, im Geschäftsleben, bei der privaten Internet-Nutzung, im IoT-Bereich und so weiter. Deswegen ist es an der Zeit, einmal zu rekapitulieren, welche Cloud-Technologien es eigentlich gibt und was man bei ihrem Einsatz beachten sollte.
Read More
Ab sofort ist Neo4j for Graph Data Science verfügbar. Dieses Framework sorgt für native Graphenanalytik in Verbindung mit einer Graphdatenbank und Visualisierungsfunktionen sowie skalierbaren Graph-Algorithmen. Es handelt sich also um ein Toolset, mit dem Data Scientists vernetzte Daten analysieren und Machine-Learning-Modelle erstellen können.
Read MoreNeo4j kündigt die sofortige Verfügbarkeit von Neo4j 4.0 an. Das neue Release stellt eine komplett neue Architektur der Graphdatenbank vor
Read More
Neo4j kündigt die Integration seiner Graphdatenbank in Apache Kafka und die Confluent-Plattform an. Mit Neo4j Streams lassen sich Kafka Event-Streams in Neo4j verknüpfen, um schneller auf Ereignisse reagieren zu können. Die Erweiterung des Neo4j-Servers ist ab sofort für alle Neo4j und Kafka-Anwender verfügbar.
Read More
Startups mit bis zu 50 Mitarbeitern erhalten die Enterprise Edition der Graphdatenbank – einschließlich des Visualisierungstools Neo4j Bloom und Machine Learning Libraries
Read More
Neo4j kündigte vor Kurzem das Release von Neo4j 3.5 an. Die native Graph-Plattform zielt auf den wachsenden Erfolg und Einsatz
Read More
Neo4j kündigt das neue Neo4j 3.4 Release an. Neben horizontaler Verteilung, einer Performancesteigerung um mehr als 50 Prozent, 3D-Geodatensuche und
Read More
Neo4j stellt dem openCypher-Projekt ab sofort eine frühe Version des Language Toolkits Cypher for Apache Spark (CAPS) zur Verfügung. Big-Data-Analysten
Read More
Autor/Redakteur: Stefan Kolmar, Director Field Engineering Europe bei Neo Technology/gg Oracle ist und bleibt eine tragende Säule für Unternehmensanwendungen. Gleichzeitig
Read More
Empfehlungen mit Hilfe von Graphdatenbanken Hier ein Neo4j-White Paper zum Thema “Empfehlungen mit Hilfe von Graphdatenbanken”.
Read More
Die Vorteile der graphbasierten Suche Heute ein White Paper von Neo4j zum Thema “Die Vorteile der graphbasierten Suche”.
Read More
Sechs wesentliche Fähigkeiten, um das Internet der vernetzten Dinge zu beherrschen Anbei ein White Paper von CITO Research (gesponsort von
Read MoreAufdeckung von Betrugsfällen: Erkennen von Verbindungen mit Graphdatenbanken Hier ein White Paper von Neo4j zum Thema “Aufdeckung von Betrugsfällen: Erkennen
Read MoreNachhaltiger Wettbewerbsvorteil: Geschäftswert schaffen durch Datenbeziehungen Hier ein Neo4j-White Paper zum Thema “Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil: Geschäftswert schaffen durch Datenbeziehungen”.
Read MoreAutor/Redakteur: Holger Temme, Regional Director, EMEA bei Neo Technology/gg Masterdatamanagement – kurz MDM – sorgt nicht nur für mehr Durchblick
Read More
