Как создать графовую базу данных с нуля

В прошлый раз я создал векторную базу данных с нуля. На этот раз: графовую базу данных, которая может отвечать на вопросы, на которые векторы ответить не могут — путем анализа связей, а не путем угадывания сходства. В этом пояснительном видео демонстрируется основной алгоритм построения графа знаний с нуля с использованием методов программирования. Что вы узнаете: → Что на самом деле представляют собой графы и как знания хранятся в виде троек (субъект, предикат, объект) — той же атомарной единицы, что и в Google Knowledge Graph, Wikidata и каждом хранилище RDF в мире → Как создать работающую базу данных графов примерно за 80 строк кода на Python с использованием SQLite — с поддержкой сопоставления с образцом, обхода в ширину, поиска кратчайшего пути и многошагового рассуждения → Сравнительный тест производительности от 10 до 10 000 запросов: наша GraphDB против Neo4j — поиск соседей и запросы кратчайшего пути в масштабе Что мы создадим: 00:00 Введение 00:59 Настройка проекта 03:04 Концепции графов 06:02 Алгоритмы обхода 15:55 Создание GraphDB 25:03 Автоматическое извлечение 33:27 Интеграция с Neo4j 36:31 Заключение Полный ноутбук доступен по адресу GitHub: https://github.com/iRahulPandey/under... Предыдущее видео — Создание векторной базы данных с нуля:    • Build Vector Database From Scratch   #graphdatabase #knowledgegraph #neo4j #ai #python #machinelearning #fromscratch #llm #graphs