前几天和社区小伙伴友好交流（闲聊），不少加入 NebulaGraph 的小伙伴虽然对图感兴趣，但是因为业务调整或者是时间缘故，最终没能用上 NebulaGraph。而他们当中不少的小伙伴说，春节我打算好好学习一番。既然大家有此打算，那 Nebula 一定要来助力一番。

LDBC（Linked Data Benchmark Council）Social Network Benchmark，简称 LDBC SNB，是一种针对社交网络场景的评估图数据库性能的基准测试。

自 LLM 系列文章《知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》、《Text2Cypher：大语言模型驱动的图查询生成》、《Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强》陆续和大家见面，以及《夜谈 LLM》主题直播同大家交流一番 LLM 和知识图谱、图数据库之后，在上周 NebulaGraph 的研发人员做客开源中国·高手问答活动，同开源中国的...

话接上文《图技术在 LLM 下的应用：知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》 同大家简单介绍过 LLM 和图、知识图谱相关的结合，现在我来和大家分享下最新的成果。毕竟，从 GPT-3 开始展现出超出预期的“理解能力“开始，我一直在做 Graph + LLM 技术组合、互补的研究、探索和分享，截止到现在 NebulaGraph 已经在 LlamaInd...

本文整理自社区用户陈卓见在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：利用大模型构建知识图谱利用大模型操作结构化数据利用大模型使用工具利用大模型构建知识图谱上图是之前，我基于大语言模型构建知识图谱的成品图，主要是将金融相关的股票、人物、涨跌幅之类的基金信息抽取出来。之前，我们要实现这种信息抽...

本文整理自 NebulaGraph PD 方扬在「NebulaGraph x KubeBlocks」meetup 上的演讲，主要包括以下内容：

本文整理自 NebulaGraph 布道师 wey 在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：背景LLMRAGGraph知识抽取Text2CypherGraph RAG未来规划技术背景LLM 是什么这里简单、快速地介绍下大语言模型：从 GPT-2 开始，到后来流行的 GPT-3，人们逐渐意识到语言模型达到一定规模，借助部分技术手段之后，程序好像可以变得...

在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中，除了介绍了 ngai 这个小工具之外，还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: [链接]，可以更便捷地操作 NebulaGraph。

本文由社区用户 Albert 贡献，首发于 NebulaGraph 论坛，旨在提供多一种的部署方式使用 NebulaGraph。在本文，我将会详细地记录下我用 K8s 部署分布式图数据库 NebulaGraph 的过程。下面是本次实践的内容规划：一到十章节为 K8s 集群搭建过程；十一到十五章节为参考 NebulaGraph 官方文档安装部署 NebulaGraph的过程；本...

在金融场景中，天然会有大量结构化的数据需要投入大量的人力去生产和维护，而这样的数据又会大量被应用在下游的标签、推荐、风控等场景。比如基金关联的基金经理，基金净值，基金重仓股等信息，需要从各个基金公司的公告信息中进行提取。

ng_ai 的全名是：Nebulagraph AI Suite，顾名思义，它是在 NebulaGraph 之上跑算法的 Python 套件，希望能给 NebulaGraph 的用户一个自然、简洁的高级 API。简单来说，用很少的代码量就可以执行图上的算法相关的任务。

导读：随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。

今天给大家带来一个简单的为 NebulaGraph 提供 GraphQL 查询支持的 DEMO，为什么是简单的，因为本来想完成更多工作再给大家介绍的，但是上个月太忙加上下个月更忙，但是我又很想白嫖一下 Nebula 官方的奖品，所以就赶紧端上来了。

在进行各种图处理、图计算、图查询的时候，内存或是硬盘中如何存储图结构是一个影响性能的关键因素。本文主要分析了几种常见的内存图结构，及其时间、空间复杂度，希望对你有所启发。

本文系图技术在大型、复杂基础设施之中 SRE/DevOps 的实践参考，并以 OpenStack 系统之上的图数据库增强的运维案例为例，揭示图数据库、图算法在智能运维上的应用。本文所有示例代码开源。

在做业务开发时，NebulaGraph Python ORM 项目作者：Sword Elucidator（下文简称：Hao）发现图数据库在某些场景下有比较不错的应用实践，而 NebulaGraph 是他觉得不错、较为先进的一款图数据库产品。在 Hao 的开发过程中，他发现：虽然图数据库被应用在多个业务场景中，但对于像是 App 开发之类的 ISO/OSI 高层实践的话...

本⽂整理⾃ NebulaGraph x 阿⾥云计算巢专场中众安保险的⼤数据应⽤⾼级专家曾⼒带来的《众安资产在 NebulaGraph 的应⽤实践》分享，视频⻅链接。

今天，我试着简要综述几类不同的图数据库的分布式与切图的设计，希望可以帮助大家了解不同项目、产品的设计差异。如果有理解不对的地方，欢迎留言讨论。

如果你读过「NebulaGraph 错题解析第一期」，大概知道在错题解析未出来之前，NebulaGraph 专业技能认证 NGCP（全称 NebulaGraph Certified Professional）的通过率仅有 16.7%。但是，经过上一轮 NebulaGraph 认证考试出题人错题解析的努力下，这次 NGCP 的通过率上升 0.1%，现在变成了 16.8%。出题人痛定思痛，决定再开...

在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取，过滤及写入等数据处理功能。

本文是一个基于 NebulaGraph 图算法、图数据库、机器学习、GNN 的 Fraud Detection 方法综述。在阅读本文了解欺诈检测的基本实现方法之余，也可以在我给大家准备的 Playground 上跑下数据。

汤泳，苏宁科技集团智能监控与运维产研中心总监，中国商业联合会智库顾问，致力于海量数据分析、基于深度学习的时间序列分析与预测、自然语言处理和图神经网络的研究。在应用实践中，通过基于 AI 的方式不断完善智能监控体系的建设，对日常和大促提供稳定性保障。

青藤云安全是一家主机安全独角兽公司，看名字就知道当前很大一块方向专注云原生应用安全，目前主营的是主机万相/容器蜂巢产品，行业领先，累计支持 800万 Agent。当前公司基于 NebulaGraph 结合图技术开发的下一代实时入侵检测系统已经初步投入市场，参与了 2022 护网行动，取得了不错的反响。

如果你装好某款数据库产品，比如：分布式图数据库 NebulaGrpah，跃跃欲试的第一步是不是就让它干活搞数据呢？好的，现在问题来了，如何把相对原始的数据处理、建模并导入 NebulaGraph 呢？本文是一个端到端的示例演示，从多数据源聚合数据，清理、利用 dbt 转换成 NebulaGraph 建模的属性图点边记录，最后导入成图谱的全...

NebulaGraph 论坛最近有些讨论帖，各种姿势来问 NebulaGraph Session 管理相关的事情，我寻思这也不是一个法子，还是来写一篇文章来讲述下 NebulaGraph 中的 Session 管理。由于本文设定为非正式的 Session 讲解，所以本文主要分为理论和实操部分，在实操部分主要摘录了论坛用户的一些关于 Session 的理解，以及本人对 S...

本文是一个基于 NebulaGraph 上图算法、图数据库、机器学习、GNN 的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了 Playground 供大家学习。

搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。

图数据库的性能和 schema 的设计息息相关，但是 NebulaGraph 官方本身对图 schema 的设计其实没有一个定论，唯一的共识就是是面向性能去做 schema 设计。而 Neo4j 在它的书籍上则阐述希望用户能够尊重本身业务领域实体的关系进行设计，这次的分享主要是为了解答下面这些问题：

NebulaGraph 3.3.0 支持了 GET SUBGRAPH 和 GetNeighbors 的点过滤、引入了大量性能优化，同时，开始对无 tag 顶点的支持默认关闭。

前言图数据可视化是现代 Web 可视化技术中比较常见的一种展示方式，NebulaGraph Explorer 作为基于 NebulaGraph 的可视化产品，在可视化图数据领域，尤其是在图形渲染性能等领域积累了较丰富的经验。本文将系统性分享 NebulaGraph Explorer 在 3D 图数据展示上的一些应用。以下演示皆可在 [链接] 在线试用。二维力导图目...