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随着 AI 应用对数据处理需求的急剧增加，图数据库和知识图谱在处理复杂信息方面发挥着至关重要的作用。
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图数据库市场现状
AI 驱动的图数据库市场正以近 25% 的年增长率扩张。图数据库支持知识图谱，为 AI 开发提供视觉指导。市场上有多个专门的图数据库供应商。
在过去十年中，支持应用程序运行的数据库技术经历了持续的变革。NoSQL 数据库、文档数据库以及为网络构建的数据库的兴起，为用户提供了更多选择。
AI 驱动的数据库变革
最近，人工智能（AI）在后台系统和生成技术的推动下迅速增长，导致对能够处理超复杂工作负载的数据库的需求激增。这一需求推动了图数据库和知识图谱的兴起，这些视觉数据库可以帮助用户管理 AI 的需求。
图数据库已经兴起多年，现在已成为年产值 1370 亿美元的数据库市场中增长最快的类别。再次感谢 AI——图数据库被视为 AI 系统最理想的数据后端。根据科技分析师 Gartner 在 2024 年底发布的估计，这些技术的支出将具有超过 26% 的五年复合年增长率。整体数据库管理系统市场将每年增长 16%。2025 年，商业研究公司预测复合年增长率为 24%。
图数据库的技术优势
AI 需要大量的结构化和非结构化数据，这些数据不仅要输入应用程序，还要编织成连接的图案以提供推断。“AI 系统中对语义理解和推理的推动是平面关系数据库难以支持的，”Intellectia AI 的联合创始人兼首席技术官 Tony Tong 表示。
尽管图数据库和知识图谱是分开的且经常被混淆，但它们协同工作——“图数据库是工具，是识别给定数据集中连接的引擎。知识图谱是数据本身的表示——图数据库的产物，”Data²的首席技术官 Daniel Bukowski 表示。
“知识图谱为 AI 系统提供现实世界的信息以及这些信息之间的关系，这有助于 AI 更准确和细致地回答。图数据库允许用户更高效地搜索数据，并提供原始数据中找不到的上下文。”
图数据库的应用场景
图环境可以应用于实时分析、欺诈分析、零售和物流等功能，Healthengine.us 的创始人兼 Amazon AI 的高级产品经理 Shalvi Singh 表示：“知识图谱通过为结构化推理提供充足的上下文，并通过启用上下文理解来辅助大型语言模型。”
主流图数据库产品
最受欢迎的图数据库排名包括以下技术（来源：DB-Engines）：
- Neo4j Graph
- Microsoft Azure Cosmos DB
- Aerospike
- ArangoDB
- OrientDB
- GraphDB
- Virtuoso
- Amazon Neptune
- Memgraph Graph
- NebulaGraph
实施挑战与解决方案
当然，实施图数据库并非一夜之间可以完成的项目。例如，“整合来自不同来源的数据仍然可能面临不一致或信息过时的问题，”Singh 警告说。
可扩展性也是一个问题，随着数据集规模和复杂性的增加，这些数据环境的性能可能会下降。“这些技术并不能替代传统数据库，”她补充道。为了可扩展性，可能需要更多的混合安排。
此外，图数据库和知识图谱“通常需要专门的专业知识、详细的规划和互联数据的精心构建，”Bukowski 表示。“尽管知识图谱已经使用了几十年，但图数据库是数据库市场中一个较新且快速增长的领域，这意味着获取、实施和掌握这两种工具都可能很困难。”
未来展望
没有数据，就没有 AI。对于那些希望为他们的 AI 工作提供更多数据支持的人来说，图数据库和相邻的知识图谱代表了视觉连接，确保了更精准的 AI 工作。
