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Neo4j - introduction
Pierre Halftermeyer | pierre.halftermeyer@neo4j.com
Ingénieur avant-vente
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Débusquer de nouvelles
relations entre les molécules
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Un véritable défi pour AZ.
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3
Image showing case study goes here
Placeholder
CATERPILLAR
Libérer la connaissance
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Caterpillar. Un rêve pour
Caterpillar.
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4
Au cœur des défis de toutes les
entreprises il y a l’explosion combinatoire
des données et de leur complexité.
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5
CSX
Operation critiques
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Détection de Fraude et de
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Adobe
Un réseau global de créateurs
TRANSVERSE À TOUS LES SECTEURS INDUSTRIELS
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6
LA CROISSANCE DES DONNÉES EST EN ACCÉLÉRATION.
CHACUN EST CONNECTÉ À PRESQUE TOUT
200+
Zettabytes
stockage cloud
projection 2025
98
Volume moyen d’app
SaaS par entreprise
41B
appareil IoT
connecté en 2025
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7
Les bases de données
“relationnelles”
ne sont pas assez efficaces pour les
relations
Les bases de données NoSQL
encore moins
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8
Une approche nouvelle est nécessaire
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CONTINUER SUR CETTE VOIE
N’EST PAS LA RÉPONSE
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Quand la donnée
rencontre le Graphe.
Le graphe offre une vision plus connectée des relations en
tre les données, libérant ainsi une compréhension profonde
et une connaissance du contexte
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10
LA CATEGORIE À PLUS FORTE CROISSANCE, DEPUIS 10 ANS
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11
LE GRAPHE DE PROPRIÉTÉ: UN MODÈLE PUISSANT
:Employee
:Analyst :City
:Company
Les nœuds
représentent des
entités
(Typiquement, les
labels sont des
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Relationships are directional
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Les relations connectent les
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(Typiquement les types sont des
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Les relations peuvent avoir des
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Les nœuds peuvent
avoir des propriétés
(clef/valeur)
name: Amy Peters
date_of_birth: 1984-03-01
employee_ID: 1
:WORKS_AT
start_date: 2008-01-20
:LOCATED_IN
Les nœud ont un ou
plusieurs label (roles)
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12
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milliards de connexions.
Rapidement et facilement.
propulsions d’applications qui
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technologies
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13
Les graphes sont la clefs des applications data de nouvelle génération
CSX
Jumeau digital de 1,8K
trains and 50K wagons.
Adobe
Réduction de
l’empreinte-données et des
millions économisés en frais de
PwC
Détection de Fraude et de
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génération
RÉSOUDRE LA COMPLEXITÉ DES DONNÉES
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14
En 2025, le graphe sera au coeur de
80% des innovations data et
analytiques
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Real-Time
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Compliance
DE NOUVELLES APPROCHES POUR RÉSOUDRE LES PROBLEMES
DU MONDE ET CEUX DE L’ENTREPRISE
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Neo4j: Le leader de la base graphe
& de l’analytique par le graphe
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Leader incontesté du marché
300
$1B+ Enterprise
customers
$500M
in funding
170+
Global partner
ecosystem
250K
Community of developers
and data pros
100M+
Downloads
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18
NEO4J: LEADER DU MARCHÉ
DES GRAPHES
Score maximal pour :
The Forrester WaveTM
For Graph Data Platforms, Q4 2020
● Passage à l’échelle
● Performance
● Charge de travail
● Déploiement
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● Data Management
● Chargement & Ingestion
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19
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requêtage
Analytique de Graphe,
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Applications Intelligentes Modélisation Intelligente
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LES ENTREPRISES
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21
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choix du graphe
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22
20 / 20
Top US banks
3 / 5
Top Aircraft Manufacturers
7 / 10
Top Telcos
3 / 5
Top Hotel Groups
8 / 10
Top Insurance Companies
10 /10
Top Automakers
7 / 10
Top Retailers
5 / 5
Top Pharmaceuticals
Trusted by
75 of the
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23
LES CAPACITÉ DE LA BASE DE DONNÉES NEO4J
Engineering Expertise
>1000 années-hommes investies
Avantage d’être les premiers
Maturité, déploiements
Communauté du graphe
Croissance annuelle de 80%
Charge de
travail
hybride
Architecture
Graphe
Native
Graph Data
Science
Boîte à outils
fournie
Confiance &
Securité
d’Entreprise
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cloud /
SaaS
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24
ARCHITECTURE GRAPHE NATIVE : rapide, flexible, scalable
Native Graph Database
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Les .connexions
sont crées à l’ingestion
At read time
Récupération éclair des données via suivi
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Stockage Graphe Natif
✔ Correspondance parfaite
✔ Intégrité de la données ACID
✔ Schéma Flexible
Traitements Graphe Natifs
✔ 1000x plus rapideque les DGBDR
✔ Langage de requêtage de graphe facile
Clustering Autonome
✔ Scalabilité illimitée
✔ Scale-out élastique : centaines de machines
Fabric
✔ Federation des shards
✔ Base de données composite en un instant
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25
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26
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28
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29
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32
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35x ↗ papiers de recherche en IA
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NEO4J GRAPH DATA SCIENCE ET MACHINE LEARNING
33
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Feature
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Data
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Machine Learning Visualization
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important.
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GRAPH DATA SCIENCE: TIRER PARTIE DE VOS RELATIONS
34
Machine Learning Pipeline
Pl
ay
s
Lives_in
In_sport
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F
a
n
_
o
f
Plays_for
K
n
o
w
s
Knows
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n
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Explorer les patterns et les données cachées de votre graphe
Ce qui est important Ce qui sort de l’ordinaire Ce qui va se passer
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LE GRAPHE REND VOS ANALYSES INTERPRÉTABLES
35
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PLUS DE VALEURS
AVEC LES MÊMES DONNÉES
36
Workflows Data Sciences
optimisés
opération de joins complexes
Mining de tables multiples
Comparaison en brute force
Données fracturés
Approximations fastidieuses a la
mano
Jusqu’à 30% d’amélioration
de la performance des modèles
3x churn prediction
5x réduction du délai de
production en usine
600% amélioration du traffic
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calcul Machine Learning
Jusqu’à 500x plus rapide que les
libs open source
Résultats métiers
améliorés
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🏎
🏎
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AMÉLIORATION DES MODÈLES POUR RÉPONDRE À VOS
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37
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38
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Introduction à Neo4j

  • 1. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 1 Neo4j - introduction Pierre Halftermeyer | pierre.halftermeyer@neo4j.com Ingénieur avant-vente
  • 2. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 2 ASTRAZENECA Débusquer de nouvelles relations entre les molécules dans des jeux de données énormes pour accélérer la découverte de médicaments. Un véritable défi pour AZ.
  • 3. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 3 Image showing case study goes here Placeholder CATERPILLAR Libérer la connaissance contenue dans des dizaines de millions de documents techniques pour optimiser la maintenance des équipements de Caterpillar. Un rêve pour Caterpillar.
  • 4. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 4 Au cœur des défis de toutes les entreprises il y a l’explosion combinatoire des données et de leur complexité.
  • 5. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 5 CSX Operation critiques PwC Détection de Fraude et de blanchiment Adobe Un réseau global de créateurs TRANSVERSE À TOUS LES SECTEURS INDUSTRIELS
  • 6. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 6 LA CROISSANCE DES DONNÉES EST EN ACCÉLÉRATION. CHACUN EST CONNECTÉ À PRESQUE TOUT 200+ Zettabytes stockage cloud projection 2025 98 Volume moyen d’app SaaS par entreprise 41B appareil IoT connecté en 2025
  • 7. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 7 Les bases de données “relationnelles” ne sont pas assez efficaces pour les relations Les bases de données NoSQL encore moins
  • 8. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 8 Une approche nouvelle est nécessaire © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. CONTINUER SUR CETTE VOIE N’EST PAS LA RÉPONSE
  • 9. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. Quand la donnée rencontre le Graphe. Le graphe offre une vision plus connectée des relations en tre les données, libérant ainsi une compréhension profonde et une connaissance du contexte
  • 10. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 10 LA CATEGORIE À PLUS FORTE CROISSANCE, DEPUIS 10 ANS
  • 11. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 11 LE GRAPHE DE PROPRIÉTÉ: UN MODÈLE PUISSANT :Employee :Analyst :City :Company Les nœuds représentent des entités (Typiquement, les labels sont des noms) Relationships are directional (but can be queried in either direction) Les relations connectent les nœuds entre eux (Typiquement les types sont des verbes) Les relations peuvent avoir des propriétés (clef/valeur) Les nœuds peuvent avoir des propriétés (clef/valeur) name: Amy Peters date_of_birth: 1984-03-01 employee_ID: 1 :WORKS_AT start_date: 2008-01-20 :LOCATED_IN Les nœud ont un ou plusieurs label (roles)
  • 12. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 12 Les graphes donnent aux entreprises le pouvoir de découvrir les relations cachées à travers des milliards de connexions. Rapidement et facilement. propulsions d’applications qui seraient impossibles avec d’autres technologies
  • 13. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 13 Les graphes sont la clefs des applications data de nouvelle génération CSX Jumeau digital de 1,8K trains and 50K wagons. Adobe Réduction de l’empreinte-données et des millions économisés en frais de PwC Détection de Fraude et de Blanchiment - nouvelle génération RÉSOUDRE LA COMPLEXITÉ DES DONNÉES
  • 14. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 14 En 2025, le graphe sera au coeur de 80% des innovations data et analytiques
  • 15. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 15 Real-Time Recommendations Fraud Detection Network & IT Operations Master Data Management Identity & Access Management Risk & Compliance DE NOUVELLES APPROCHES POUR RÉSOUDRE LES PROBLEMES DU MONDE ET CEUX DE L’ENTREPRISE
  • 16. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 16 Neo4j: Le leader de la base graphe & de l’analytique par le graphe
  • 17. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 17 La première base graphe de l’Histoire Créateur de la catégorie du marché Leader incontesté du marché 300 $1B+ Enterprise customers $500M in funding 170+ Global partner ecosystem 250K Community of developers and data pros 100M+ Downloads
  • 18. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 18 NEO4J: LEADER DU MARCHÉ DES GRAPHES Score maximal pour : The Forrester WaveTM For Graph Data Platforms, Q4 2020 ● Passage à l’échelle ● Performance ● Charge de travail ● Déploiement ● Cas d’usage ● Data Management ● Chargement & Ingestion
  • 19. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 19 NEO4J: APPLICATIONS ET ANALYTIQUE 19 Transactions, stockage & requêtage Analytique de Graphe, ML & Data Science Applications Intelligentes Modélisation Intelligente
  • 20. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 20 NOTRE LEADERSHIP : MOTEUR DE l’ADOPTION PAR LES ENTREPRISES Entrée au Magic Quadrant Gartner SGBD Cloud
  • 21. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 21 Les leaders de l’industrie font le choix du graphe
  • 22. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 22 20 / 20 Top US banks 3 / 5 Top Aircraft Manufacturers 7 / 10 Top Telcos 3 / 5 Top Hotel Groups 8 / 10 Top Insurance Companies 10 /10 Top Automakers 7 / 10 Top Retailers 5 / 5 Top Pharmaceuticals Trusted by 75 of the
  • 23. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 23 LES CAPACITÉ DE LA BASE DE DONNÉES NEO4J Engineering Expertise >1000 années-hommes investies Avantage d’être les premiers Maturité, déploiements Communauté du graphe Croissance annuelle de 80% Charge de travail hybride Architecture Graphe Native Graph Data Science Boîte à outils fournie Confiance & Securité d’Entreprise On prem / cloud / SaaS
  • 24. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 24 ARCHITECTURE GRAPHE NATIVE : rapide, flexible, scalable Native Graph Database At write time Les .connexions sont crées à l’ingestion At read time Récupération éclair des données via suivi de pointeurs Stockage Graphe Natif ✔ Correspondance parfaite ✔ Intégrité de la données ACID ✔ Schéma Flexible Traitements Graphe Natifs ✔ 1000x plus rapideque les DGBDR ✔ Langage de requêtage de graphe facile Clustering Autonome ✔ Scalabilité illimitée ✔ Scale-out élastique : centaines de machines Fabric ✔ Federation des shards ✔ Base de données composite en un instant
  • 25. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. PERFORMANCE DES REQUÊTES EN FONCTION DE LA DENSITÉ DE CONNEXION 25 Connectedness and Size of Data Set Response Time Relational joins and other NoSQL key-value retrievals Native Graph Database 1000x Advantage Minutes to milliseconds Many hops > 3 degrees Thousands of connections 0 to 2 hops 0 to 3 degrees Few connections
  • 26. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. S’INTÈGRE À VOTRE ÉCOSYSTÈME DATA 26 Apache Spark Connector Data Warehouse Connector Apache Kafka Connector Neo4j BI Connector
  • 27. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. PRODUCTIVITÉ DU DEV / OP : BOÎTE À OUTILS 27 ops manager data importer Visualize and explore your data Query editor and results visualizer Code-free data loader and modeler
  • 28. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. MODÈLE DE DÉPLOIEMENT FLEXIBLE DANS LE CLOUD 28 Graph-as-a-Service Cloud Managed Services Self-hosted Fully-managed SaaS Consumption-based pricing Cloud-native Self-service deployment No access to underlying infrastructure and systems White-glove managed service by Neo4j experts Fully customizable deployment model and service levels Operate In own data centers or Virtual Private Cloud For private and hybrid cloud, or on-prem Bring your own license Full control of your environment Run in any cloud, in your account
  • 29. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. SÉCURITÉ NIVEAU ENTREPRISE 29 Single Sign-On Secure Development Practices Dedicated VPC Role- & Schema-Based Access Control Encryption (At-Rest, In-Transit, and Intra Cluster)
  • 30. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. UN ÉCOSYSTÈME DE PARTENAIRES FLORISSANT 30 Cloud Intégrateurs Solutions Technologie
  • 31. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 31 Compréhension encore plus profonde avec Graph Data Science
  • 32. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. LE GRAPHE EN IA & ML 32 “50% des demandes de renseignement de Gartner concernant l’IA implique l’utilisation de la technologie graphe.” 35x ↗ papiers de recherche en IA utilisant le graphe Source: Dimensions Knowledge System 365 13,040
  • 33. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. NEO4J GRAPH DATA SCIENCE ET MACHINE LEARNING 33 Analytics Feature Engineering Data Exploration Graph Data Science Queries & Search Machine Learning Visualization QUOI ? Utilise le contexte et les connexions pour renforcer le ML POURQUOI ? Prédictions et modèles plus faciles, plus rapides, plus précis là où le contexte est important.
  • 34. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. GRAPH DATA SCIENCE: TIRER PARTIE DE VOS RELATIONS 34 Machine Learning Pipeline Pl ay s Lives_in In_sport Likes F a n _ o f Plays_for K n o w s Knows Knows K n o w s Explorer les patterns et les données cachées de votre graphe Ce qui est important Ce qui sort de l’ordinaire Ce qui va se passer
  • 35. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. LE GRAPHE REND VOS ANALYSES INTERPRÉTABLES 35
  • 36. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. PLUS DE VALEURS AVEC LES MÊMES DONNÉES 36 Workflows Data Sciences optimisés opération de joins complexes Mining de tables multiples Comparaison en brute force Données fracturés Approximations fastidieuses a la mano Jusqu’à 30% d’amélioration de la performance des modèles 3x churn prediction 5x réduction du délai de production en usine 600% amélioration du traffic $5 millions de cas de nouveaux cas de fraude détectés réduction de 95% en temps de calcul Machine Learning Jusqu’à 500x plus rapide que les libs open source Résultats métiers améliorés Moins de complexité, moins de souffrance 🏎 🏎
  • 37. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. AMÉLIORATION DES MODÈLES POUR RÉPONDRE À VOS QUESTIONS 37 Pathfinding & Search Centrality Community Detection Machine Learning Link Prediction Similarity Embeddings And more … 65+ pré-paramétrés, parallelisés. Itérations rapides avec différents datasets, et entraînement de modèles. Connecté votre graphe et votre pipeline ML Un large panel d’algorithmes de graphe Catalogue de Graphes et Workspace analytique Plongement de graphes (node embedding) pour le Machine Learning
  • 38. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 38 GRAPH DATA SCIENCE : MODÈLE DE MATURITÉ Knowledge Graphs Graph Algorithms Graph Native ML Retrouver un pattern dans vos données connectées Identifiez des associations, anomalies et tendances avec du ML non supervisé Découvrez les données importantes dont vous ignoriez l’existance → →
  • 39. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 39 Intégration des Graphes avec les LLMs
  • 40. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. API Knowledge Graph Aura Enterprise Edition Graph Data Science Graph DB Intelligent Apps Knowledge Extraction & Ingestion Structured Unstructured Ontologies Data Sources API Layer Customer Service Ticket Triaging Recommendations News Content & Discovery Enterprise Knowledge Search Patient Prioritization Clinical Decision Support Systems Pharmacovigilance Health Assistants FAQ Bots Intelligent Apps with LLM + Neo4j Azure Cognitive Services AzureML LLMs LLMs Azure Reference Architecture
  • 41. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. API Knowledge Graph Neo4j AuraDS Graph Data Science Graph DB Intelligent Apps Knowledge Extraction and Ingestion Structured Unstructured Ontologies GCP Vertex AI Data Sources API Layer Customer Service Ticket Triaging Recommendations News Content & Discovery Enterprise Knowledge Search Patient Prioritization Clinical Decision Support Systems Pharmacovigilance Health Assistants FAQ Bots Knowledge Graph and Generative AI Reference Architecture GCP Document AI Bloom Generative AI Generative AI Dataproc Dataflow Pubsub GCP Reference Architecture
  • 42. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 42 Neo4j Graph Database & Analytics Le futur des données de l’entreprise
  • 43. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. © 2023 Neo4j, Inc. All rights reserved. 43 Démo