活动介绍

大数据+AI 时代，NebulaGraph 图数据库凭借其强大的关联关系处理能力，正在重塑金融风控、社交网络、实时推荐等领域的核心架构，同时，GraphRAG 的提出也有效解决了 RAG 应用中面临的检索效率低、准确性不足等问题。本次北京 nMeetup ，我们携手头部互联网大厂技术专家，聚焦图数据库在超大规模场景下的落地挑战与创新实践，分享行业标杆案例与技术思考，助你解锁图技术驱动业务增长的新可能。

议程安排

🔍议题详情

关系型数据库没有“关系”？论图数据库如何重构人际关系的存储逻辑 张潇｜某证券公司 数据治理与数据技术

讲师：张潇
讲师介绍：10 年全职 DBA，3 年数据库产品经理，目前担任证券行业数据治理与数据技术
演讲概要：关系型数据库通过表格和外键“模拟”关系，本质仍是离散数据的机械拼接；而图数据库以原生关系存储，可以将人际关联转化为可计算、可拓展、可观测的现实模型。
听众收益：通过了解关系型数据库与图数据库的差异，认识到图数据库处理数据关系的高效与可行性。

基于 NebulaGraph 构建异常流量拓扑，实现故障定界与根因定位 万佳飞｜BOSS 直聘 SRE 工程师

讲师：万佳飞
公司：BOSS直聘
讲师介绍：SRE 工程师，AIOps 经验丰富，擅长根因定位，目前在做 AI Agent 提效
演讲概要：阐述将 trace 调用异常数据写入图数据库 NebulaGraph，打造异常流量拓扑图的方法。同时，结合 CMDB 图化与事件中心，明确故障发现风暴中心和根因定位的流程，并阐述如何与 SLO 相结合来完成稳定性保障。
听众收益：获得构建异常流量拓扑分析故障定界与根因定位的实战经验，为优化运维流程提供有力思路，助力提升运维效率与系统稳定性。

大模型与 NebulaGraph 结合下的知识库搭建 张哲源｜中科数睿 大模型开发

讲师：张哲源
公司：中科数睿
讲师介绍：从事多年人工智能行业，目前从事大模型开发与应用
演讲概要：传统 RAG 大模型仅仅对召回的文档块进行分析，严重丢失上下文，同时大模型也并没有参与到检索中。而 GraphRAG 除了成本高以外还有可能出现检索过多等问题。本次将大模型与 NebulaGraph 结合的新方法可以适当解决上述两个问题。
听众收益：紧跟人工智能与知识图谱融合趋势，获得搭建高效、智能知识库的关键技术与方法，提升 AI 相关领域的技术竞争力。

NebulaGraph 在阿里妈妈营销场景的应用实践 宋铭涛｜阿里 高级研发工程师

讲师：宋铭涛
公司：阿里巴巴
讲师介绍：阿里妈妈-广告技术部-工程技术-大外投&营销引擎-超融合数据架构的工程师-承开（宋铭涛）
演讲概要：分享 NebulaGraph 在阿里妈妈营销场景中，如何解决精准推荐等问题的创新思路，以及基于阿里妈妈基建实现的 NebulaGraph 工程架构，展现图数据库在复杂营销业务中的强大应用能力。
听众收益：深入了解 NebulaGraph 在实际营销场景中的落地实践，探索图数据库业务价值。

NebulaGraph 在京东物流一站式分析平台 UData 的探索与实践 李世豪｜京东物流 高级开发工程师

讲师：李世豪
公司：京东物流
讲师介绍：京东物流一站式分析平台 UData 数据开发工程师
演讲概要：探讨 NebulaGraph 在京东物流一站式分析平台UData平台上的应用实践，重点介绍如何构建不同数据源之间的血缘关系，以实现数据治理和数据溯源。
听众收益：了解 NebulaGraph 在 BI 平台上的应用，掌握数据血缘关系构建、数据治理、权限管理的优化方法，并获得实际案例和经验。