warum ich Graphdatenbanken vermeide die Frage: "Ist die Wissensgraph-RAG-Produktion bereit? Sollten wir sie verwenden?" die Antwort: Nach 10 Jahren im ML halte ich mich von Graphdatenbanken fern. Jede Firma, die ich in die Graph-Welt gehen sah, kehrt innerhalb von 4-5 Jahren zu SQL zurück. die Probleme sind real: schwer, Talente zu finden (einfacher, PostgreSQL-Experten zu finden) Schema-Definition führt zu endlosen Debatten ohne klare Best Practices Die meisten Anwendungsfälle benötigen nur 1-2 Traversierungen, keine komplexen Graphoperationen even Facebooks "Graph" war tatsächlich eine große MySQL-Datenbank. Die einzige Firma, die wirklich Graphdatenbanken benötigt, ist LinkedIn für Freundschaftsberechnungen im 3-5 Grad Bereich. selbst für Microsofts Dokumentgraph-Ansatz - ich würde lieber fein abgestimmte Embeddings verwenden. Ein Graph ist nur eine Adjazenzmatrix, und Feinabstimmung kann Ihnen nahe an dieser Ähnlichkeitsdefinition bringen, ohne die operationale Komplexität. Beginnen Sie mit Ihren Daten: Lassen Sie spezifische Anwendungsfälle die Graphkomplexität rechtfertigen, anstatt zuerst die Technologie auszuwählen. Graph könnte 2% besser sein, aber traditionelle Ansätze, die gut funktionieren, bedeuten, dass diese 2% selten die Wartungskosten rechtfertigen.