Neo4j — графовая база данных для работы со связями и сложными структурами данных

Высокопроизводительная NoSQL БД «узлы–связи», оптимизированная под запросы к взаимосвязанным данным. Поддерживает Cypher, ACID-транзакции, масштабирование и алгоритмы графовой аналитики.
Когда использовать?
- Рекомендательные системы (user–product, content–interest)
- Социальные сети и графы связей
- Антифрод и анализ аномалий
- Граф знаний и семантический поиск
- Сложные зависимости: цепочки поставок, оргструктуры, топология сети
Пример из практики: Цель: в кодовой базе на 25 млн токенов быстро бегать и понимать созависимости — «как изменение в этом участке кода повлияет на всю инфраструктуру (БД, API, Frontend и тп)».
Построение цепочек зависимости: код, инфраструктура, БД, компоненты, документация, git-изменения в огромной легаси-базе. В Neo4j закидываем AST кодовой базы и LLM сможет быстро находить цепочки без пересчета зависимостей.
Результат - охват обзора контекста при аналитике
Впервые опубликовано: @ai_ossresearch.
Методология
Методология одной книгой
Как Product Owner ведёт запрос бизнеса от первого письма до результата, который можно показать: пять стадий, у каждой понятный выход. Оставьте почту, и я пришлю книгу.
Читать дальше
- CodeAbra/iai-personal-memory-engine
Тоже пусть тут лежит, это знакомый из Threads разрабатывает. Больше про разграничение персональных контекстов агента
- OpenObserve - открытая observability-платформа для логов, метрик, трейсов и RUM
Условный Elasticsearch/Datadog, только в разы дешевле по хранению и разворачивается одним бинарником.
- Headlong - OpenSource автономный AI-агент с постоянной рефлексией
Очень прожорливая штука по токенам, в авторах там мегакрутые чуваки (Konwinski - Perplexity & Co) - работает в фоне, а не только по запросу - сам выбирает, о чём думать и что…