Bessere KI-Ergebnisse mit Graphdatenbank-Technologien?

Um was geht es in diesem Podcast?


Generative KI ist für Unternehmen eine der
Schlüsseltechnologien mit einem wirklichen
Transformations-Potenzial.


Als KI-Enabler bereits etabliert haben sich dazu
Graphdatenbanken. Anbieter sind Unternehmen wie ArangoDB,
TigerGraph, Amazone Neptune, DataStax, Oracle, IBM, Redis,
GraphDB, Neo4j und weitere...


Knowledge Graphen verknüpfen heterogene Daten zu
einem semantischen Kontext, in dem sie Daten und Datenbeziehungen
als gleichwertig behandeln. Dies schafft ein geeignetes Umfeld
für Netzwerkanalysen, Deep und Machine Learning sowie KI. An der
Seite von LLMs setzen Graphen beispielsweise notwendige Grenzen
und Prioritäten, um KI-Ergebnisse genauer, erklärbar und
nachvollziehbar zu machen.


Das Training von Machine Learning(ML)- und Large
Language-Modellen(LLM) erfordert hohe Rechenleistungen und
Speicherkapazitäten. Neue Prozessor-Serien und Super-GPUs
verschieben die Grenzen des Machbaren dabei deutlich nach oben.


Die Experten des Graphdatenbanken-Anbieters Neo4j werfen für uns
nachfolgend einen Blick auf aktuelle Treiber sowie die
tatsächlichen Folgen für das KI-Ecosystem, inklusive noch zu
lösender KI-Hürden.


Zusammengefasst sind 8 Punkte erwähnenswert: