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
