#191 Graphdatenbanken: von GraphRAG bis Cypher mit Michael Hunger von Neo4j

Von Kanten und Knoten: Ein Einstieg in Graph-Datenbanken


Welche Relationen die einzelnen Datensätze in deiner Datenbank
haben, kann eine Rolle bei der Entscheidung spielen, welche Art
von Datenbank du am besten einsetzen solltest. Wenn du
unabhängige Datensätze hast, die keine Relation zueinander haben
oder häufige One to Many-Relationen, sind relationale Datenbanken
gut geeignet. Wenn du jedoch sehr viele Many to Many Relationen
hast, spielt eine Datenbank-Art ihre Vorteile aus: Graph
Datenbanken.


Ein gutes Beispiel sind wohl soziale Netzwerke wie LinkedIn oder
Facebook, wo Events, Personen, Firmen und Posts mit Kommentaren
eine durchgehende Beziehung zueinander haben. Auch bekannt als
Social Graph. Natürlich kann dies auch alles in einer
relationalen Datenbank gespeichert werden, aber Fragen wie “Gib
mir bitte alle Personen, über die ich im 3. Grad verbunden bin,
die aus Deutschland kommen und bei Aldi gearbeitet haben” sind
schwer zu beantworten. Für Graph-Datenbanken jedoch ein Klacks.
Grund genug, diesem Thema eine Bühne zu geben. Darum geht es in
dieser Episode.


In dem Interview mit dem Experten Michael Hunger klären wir, was
eine Graph-Datenbank ist, welche Anwendungsfälle sich dadurch
besser abbilden lassen, als z. B. in relationalen Datenbanken,
was der Ursprung von Graph Datenbanken ist, was der Unterschied
eines Property-Graph-Model und dem Triple-Store-Model ist, wie
man mithilfe von Sprachen wie Cypher, SPARQL und Datalog, Daten
aus einem Graph extrahiert, für welche Use Cases dies ggf. nicht
die richtige Datenstruktur ist und geben einen Einblick in die
Themen Knowledge Graphen, LLMs und GraphRAG.


Bonus: Was der Film Matrix mit Graph-Datenbanken zu tun hat.





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Links

Michael Hunger auf LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/jexpde/

Neo4j: https://neo4j.com/

Cypher - Neo4j’s declarative query language:
https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/introduction/

Microsoft Trinity:
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/trinity/

GraphAcademy: https://graphacademy.neo4j.com/

SPARQL: https://de.wikipedia.org/wiki/SPARQL

Datalog: https://de.wikipedia.org/wiki/Datalog

GraphRAG: Kombination aus Graphen und Text für LLMs:
https://www.heise.de/hintergrund/GraphRAG-Kombination-aus-Graphen-und-Text-fuer-LLMs-10185768.html

Hierarchical navigable small world (HNSW) Algorithmus:
https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_navigable_small_world




Sprungmarken

(00:00:00) Graph Datenbanken mit Michael Hunger


(00:05:17) Info/Werbung


(00:06:17) Graph Datenbanken mit Michael Hunger


(00:16:12) Warum Java für eine Datenbank?


(00:20:51) Was sind klassische Anwendungsfälle von Graph
Datenbanken?


(00:24:13) Vokabeln im Bereich Graph Datenbanken


(00:27:27) Graphen in relationalen Datenbanken


(00:31:11) Cypher als Abfragesprache für Graph Datenbanken


(00:42:20) SPARQL und Datalog als Abfragesprachen für Graph
Datenbanken


(00:52:38) Index-Strukturen bei Graph Datenbanken


(00:55:08) Wofür sind Graph Datenbanken nicht geeignet?


(01:00:14) LLMs, Knowledge Graphen und GraphRAG


(01:07:32) Mein Einstieg in die Welt der Graph Datenbanken



Hosts

Wolfgang Gassler (https://gassler.dev) 

Andy Grunwald (https://andygrunwald.com/)




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