Documentação
Os links de documentação abaixo fornecem documentação para o Neptune Database e o Neptune Analytics:
Neptune Database
Neptune Analytics
Modelo de dados de grafos do Neptune
Migrar para o Neptune
Qual deles devo usar — Neptune Database ou Neptune Analytics
Algoritmos de grafos
Combinar pesquisa de similaridade vetorial e gráficos para aplicações de IA generativa
Vídeos
Snackables
Os Snackables do Amazon Neptune são vídeos curtos de 15 minutos que abordam vários tópicos, como Neptune com tecnologia sem servidor, grafos de conhecimento, grafos de segurança, algoritmos de grafos, pesquisa vetorial e muito mais!
Série de vídeos #GraphThat
A série #GraphThat apresenta especialistas no Amazon Neptune convertendo conjuntos de dados públicos em um modelo gráfico otimizado para o Amazon Neptune.
- Busca rápida de caminhos na rede ferroviária da Amtrak usando o Amazon Neptune
- Análise de listas de materiais de software (SBOM) usando algoritmos de grafos com o Amazon Neptune
Re:invent 2023
- AWS re:Invent 2023 – Arquiteturas do Amazon Neptune para escala, disponibilidade e insights (DAT406)
- AWS re:Invent 2023 – Um mergulho profundo na análise do Amazon Neptune e em suas capacidades de IA generativa (DAT325)
- AWS re:Invent 2023 – Amazon Neptune Analytics: novos recursos para análise de grafos e IA generativa (DAT208)
Sessões do Twitch
- Amazon Neptune: simplificando consultas de grafos com LLMs e LangChain
- Grafos de segurança com o Amazon Neptune
Outros
Cursos
AWS Online Tech Talks
Conceitos básicos do Amazon Neptune (7 vídeos, cerca de 9 horas)
AWS Workshop Studio
Criar sua primeira aplicação de grafos com o Amazon Neptune
AWS Skill Builder
- Introdução ao serviço Amazon Neptune (5 minutos)
- Plano de aprendizagem do Amazon Neptune (3 horas e 30 minutos)
Arquitetura de referência da AWS
Publicamos as arquiteturas de referência da AWS usando o Amazon Neptune para ajudar a embasar suas escolhas de modelos de dados e linguagens de consulta de grafos, bem como oferecer arquiteturas de implantação de referência.
Projetos e exemplos de código aberto
IA generativa
- Integração do Amazon Neptune com o LlamaIndex
- Integração do Amazon Neptune com o LangChain para SPARQL
- Integração do Amazon Neptune com o LangChain para openCypher
Exploração de grafos
Ferramentas, utilitários e exemplos
- Cliente do Gremlin para Amazon Neptune
- Exemplo de aplicações do Amazon Neptune (SageMaker, recomendação, visualização, ETL)
- Ferramentas e utilitários do Amazon Neptune (conversão de dados, exportação em massa, AWS Glue)
- Plug-in Nodestream para Amazon Neptune
- Plug-in de SBOM Nodestream para Amazon Neptune
- Exemplo de uso de AWS AppSync GraphQL e Amazon Neptune
- Biblioteca de assinaturas Amazon Neptune SigV4
- Cliente Amazon Neptune Gremlin com assinatura SigV4
- Cliente do SPARQL para Amazon Neptune com assinatura SigV4
- Driver JDBC do Amazon Neptune
- AWS SDK para pandas
Publicações de blog
Veja todas as publicações sobre o Amazon Neptune posts no blog de banco de dados da AWS
Vídeos
Histórias de clientes
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS Tech Talks
Estudos de caso de clientes
“Um banco de dados grafo oferece mais flexibilidade do que os sistemas relacionais. Podemos precisar fazer várias junções em nossas tabelas (em um modelo relacional), o que causaria alta latência de grande parte da lógica de negócios. Um banco de dados grafo é otimizado para o nosso caso de uso. O Amazon Neptune resolveu o que tentávamos resolver.”
Mayank Gupta, engenheiro de software - Audible for Business
O metaphactory e o Amazon Neptune capacitaram a Siemens Energy a criar um gráfico de conhecimento de turbina e visualizar as conexões entre peças semelhantes em toda a frota de turbinas de gás. O Amazon Neptune, um serviço gerenciado de banco de dados grafo, é ideal para a estratégia de priorização da nuvem promovida pela TI da Siemens Energy, em que o foco é confiabilidade, escalabilidade, redução de manutenção e integração com a plataforma existente na Amazon Web Services (AWS).
"Escolhemos o Neptune por ser um poderoso banco de dados grafo seguro, eficiente e fácil de analisar. Em nosso modelo [monitoramento de contato], cada nó de usuário é conectado a um nó de dispositivo. Quando um dispositivo dá entrada em um local, forma-se uma borda entre ele e um elemento escaneável (código QR), que é associado a um site específico (loja física) e organização vinculada (entidade corporativa). O Neptune nos permite armazenar esses relacionamentos avançados entre usuários, entradas e locais para obter informações sobre a propagação do vírus."
Aron Szanto, cofundador - Zerobase
“Além da criptografia por banco de dados, gostamos da criptografia por aplicações. Quando usamos o Amazon Neptune, os dados já estão criptografados antes de chegarem ao banco de dados e são criptografados novamente quando ociosos.”
Zaid Masud, arquiteto-chefe, Next Gen HCM da ADP
“Usando o [Amazon] Neptune e outros serviços da AWS, conseguimos obter uma plataforma de dados econômica em grande escala em um período bastante curto.”
Sasikala Singamaneni, gerente de engenharia de software, Zeta Global
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