🎯 Definicja

Bazy danych oparte na grafach umożliwiają przechowywanie i przetwarzanie danych jako węzły (obiekty) oraz powiązane z nimi krawędzie (relacje). W przypadku grafowych baz wektorowych, węzły lub relacje są dodatkowo powiązane z reprezentacjami wektorowymi, co pozwala na wykonywanie operacji semantycznego wyszukiwania, analizę podobieństw oraz przechodzenie po grafie z wykorzystaniem algorytmów matematycznych.

🔑 Kluczowe punkty

Wektorowe bazy danych reprezentują tekst, obrazy lub inne dane jako numeryczne wektory, umożliwiając wyszukiwanie podobieństw i analizę semantyczną.
Integracja z grafami pozwala na modelowanie zarówno relacji, jak i powiązanych z nimi cech, wzmacniając możliwości analizy danych złożonych i wielowymiarowych.
Operacje typowe dla grafów (np. k-NN, PageRank, grupowanie grafowe) mogą być wykorzystywane do nawigacji po strukturze danych i wyszukiwania najbardziej podobnych węzłów lub podgrafów.
Skalowalność i wydajność: Nowoczesne bazy (np. Pinecone, Milvus, Weaviate, Neo4j z dodatkami AI) obsługują miliardy wektorów/połączeń i umożliwiają błyskawiczne wyszukiwanie nawet w ogromnych zbiorach.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Bazy grafowe a wektorowe

Grafowe bazy danych (np. Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB) doskonale oddają złożone powiązania i relacje pomiędzy danymi, kluczowe dla systemów rekomendacyjnych, wiedzy czy analizy społecznej.
Wektorowe bazy danych przechowują zagnieżdżone reprezentacje wyjściowe modeli AI (embeddings), umożliwiając semantyczne wyszukiwanie oraz analizę złożonych danych nieustrukturyzowanych (tekst, obraz, dźwięk).
Połączenie obu podejść umożliwia budowę hybrydowych systemów: graf modeluje naturę relacji, a atrybuty węzłów/krawędzi stanowią wektory, dzięki czemu można np. zidentyfikować najbliższych sąsiadów w sensie matematycznej odległości czy dokonać grupowań opartych na podobieństwie semantycznym.

Zastosowania

Wyszukiwanie semantyczne — odnajdywanie podobnych dokumentów, obrazów lub użytkowników na podstawie zagnieżdżonych reprezentacji wektorowych.
Systemy rekomendacji — rekomendacje bazujące na podobieństwie i relacjach społecznych lub produktowych w sieci powiązań.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — generowanie odpowiedzi przez LLM z uwzględnieniem kontekstu pobieranego na podstawie wyszukiwania wektorowego i grafowego.
Analiza grafowa — zaawansowane algorytmy takie jak spersonalizowany PageRank, społeczności, kluczowe węzły, najkrótsze ścieżki.
Optymalizacja biznesowa i naukowa — szybka analiza złożonych sieci (np. przepływy informacji, powiązania chemiczne, sieci transportowe).

Wyzwania i projektowanie

Sensowność relacji: W grafowych bazach danych część powiązań (krawędzi) może nie mieć realnego znaczenia biznesowego — to użytkownik musi świadomie definiować, które relacje są funkcjonalne i użyteczne, np. przechowując metainformacje czy stosując odpowiednie filtry zapytań.
Modelowanie semantyczne: Wektory reprezentujące węzły lub relacje powinny być tak dobrane, by zapewnić sensowne wyniki wyszukiwań (np. embeddingi trenowane na podobnych danych).
Optymalizacja zapytań: Łączenie operacji grafowych i wektorowych wymaga zaawansowanej optymalizacji (indeksowanie, HNSW, IVF, rozpraszanie obliczeń na wiele węzłów).

Przykładowe technologie

Pinecone — gotowa, skalowalna baza wektorowa, integrująca się z systemami AI.
Weaviate, Milvus: wszechstronne, open-source’owe bazy do zarządzania wektorami o wysokiej wydajności.
Neo4j z pluginami AI: możliwość integracji algorytmów wektorowych z klasycznym grafem.
Oracle 23c AI Vector Search: integruje funkcje wektorowe z możliwościami bazy relacyjnej.

💡 Przykład zastosowania

Porównywanie opisów produktów:
Gdy dwa produkty mają różne, ale podobne opisy (np. „czerwona sukienka wieczorowa” i „szkarłatna kreacja na bal”), klasyczna baza tekstowa nie zauważy relacji. Grafowa baza wektorowa powiąże węzły reprezentujące oba produkty na podstawie podobieństwa ich embeddingów, ułatwiając rekomendacje i semantyczne wyszukiwanie.

RAG dla LLM:
W hybrydowych systemach z LLM wyszukiwanie najbliższych sąsiadów (przez embeddingi i algorytmy k-NN) łączy się z przechodzeniem po grafie wiedzy, aby generować precyzyjne odpowiedzi — idealne dla asystentów AI, chatbotów, systemów eksperckich.

📌 Źródła

👽 Brudnopis

Grafowe serwowanie embeddingów / reprezentacji AI + relacje (meta-grafy)
Grafy i wektory: hybrydowe podejście (węzły i krawędzie jako embeddingi z NN)
Problemy: sensowność relacji, indeksowanie, zarządzanie złożonością, performance przy miliardach rekordów
Użytkownik projektuje strukturę — nie każda relacja automatycznie ma sens
Przykłady: Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j z vektoryzowaną analityką
Zastosowania w RAG, QA, wyszukiwaniu semantycznym, rekomendacjach, eksploracji wiedzy

Quartz 4

Explorer

Bazy danych oparte na grafach