почему я избегаю графовых баз данных вопрос: "готов ли граф знаний rag к производству? стоит ли нам его использовать?" ответ: после 10 лет в ml я держусь подальше от графовых баз данных. каждая компания, которую я видел, входящую в мир графов, возвращается к sql в течение 4-5 лет. проблемы реальны: трудно нанять специалистов (легче найти экспертов по postgresql) определение схемы создает бесконечные споры без четких лучших практик большинство случаев использования требует только 1-2 переходов, а не сложных графовых операций d даже "граф" facebook на самом деле был большой mysql базой данных. единственная компания, которой действительно нужны графовые базы данных, это linkedin для расчетов дружбы на 3-5 уровне. даже для подхода microsoft к графу документов - я бы предпочел использовать тонко настроенные встраивания. граф - это просто матрица смежности, и тонкая настройка может приблизить вас к этому определению сходства без операционной сложности. начните с ваших данных: пусть конкретные случаи использования оправдывают сложность графа, а не выбирайте технологию в первую очередь. граф может быть на 2% лучше, но традиционные подходы, которые хорошо работают, означают, что эти 2% редко оправдывают затраты на обслуживание.