文档
以下文档链接提供了 Neptune 数据库和 Neptune Analytics 的文档：
Neptune 数据库
Neptune Analytics
Neptune 图形数据模型
迁移到 Neptune
我应该使用 Neptune 数据库还是 Neptune Analytics
图形算法
将向量相似度搜索和图形相结合，用于 GenAI 应用程序
视频
Snackables
Amazon Neptune Snackables 是一系列时长 15 分钟的短视频，涉及各种主题，例如 Neptune Serverless、知识图、安全图、图算法、向量搜索等！
#GraphThat 视频系列
#GraphThat 系列邀请了多位 Amazon Neptune 专家，他们获取公共数据集并将其转换为针对 Amazon Neptune 进行优化的图形模型。
Re:invent 2023
- AWS re:Invent 2023 — 用于获取扩展性、可用性和洞察力的 Amazon Neptune 架构（DAT406）
- AWS re:Invent 2023 — 深入探索 Amazon Neptune Analytics 及其生成式人工智能功能（DAT325）
- AWS re:Invent 2023 — Amazon Neptune Analytics：适用于图形分析和生成式人工智能的新功能（DAT208）
Twitch 讲座
其他
课程
AWS 在线技术讲座
Amazon Neptune（7 个视频，9 小时）
AWS 研习会参与平台 Workshop Studio
使用 Amazon Neptune 构建您的第一个图形应用程序
AWS Skill Builder
- Amazon Neptune Service 简介（5 分钟）
- Amazon Neptune 学习计划（3 小时，30 分钟）
AWS 参考架构
我们已发布使用 Amazon Neptune 的 AWS 参考架构，以帮助您了解有关图形数据模型和查询语言的选项，并提供参考部署架构。
开源项目和示例
生成式人工智能
- Amazon Neptune LlamaIndex 集成
- 适用于 SPARQL 的 Amazon Neptune LangChain 集成
- 适用于 openCypher 的 Amazon Neptune LangChain 集成
图形探索
工具、实用程序和示例
- 适用于 Amazon Neptune 的 Gremlin 客户端
- Amazon Neptune 示例应用程序（SageMaker、Recommendation、Visualization、ETL）
- Amazon Neptune 工具和实用程序（数据转换、批量导出、AWS Glue）
- Amazon Neptune Nodestream 插件
- 使用 AWS AppSync GraphQL 和 Amazon Neptune 的示例
- Amazon Neptune SigV4 签名库
- 采用 SigV4 签名的 Amazon Neptune Gremlin 客户端
- 采用 SigV4 签名的 Amazon Neptune SPARQL 客户端
- Amazon Neptune JDBC 驱动程序
- 适用于 pandas 的 AWS 开发工具包
视频
客户案例
AWS re:Invent 2022
AWS re:Invent 2020
AWS 技术讲座
客户案例研究
“图形数据库可为我们提供比关系系统更好的灵活性。我们可能需要 [在关系模型中] 执行许多表连接工作，这会导致我们的许多业务逻辑出现高延迟。图形数据库非常适合我们的使用情形。Amazon Neptune 解决了我们想要解决的问题。”
Audible for Business 软件工程师 Mayank Gupta
Metaphactory 和 Amazon Neptune 使 Siemens Energy 能够构建涡轮知识图，并将整个气轮机组的相似零件之间的连接可视化。托管图形数据库服务 Amazon Neptune 非常适合由 Siemens Energy IT 主导的云优先策略，该策略专注于可靠性、可扩展性，可减少维护并与他们在 Amazon Web Services (AWS) 上的现有平台集成。
“我们选择 Neptune 是因为它是一个功能强大的图形数据库，它具有安全性高、性能好且可帮助开展分析等特点。在我们的 [接触跟踪] 模型中，每个用户节点都连接到一个设备节点。当设备签入某个位置时，该设备与可扫描码（二维码）之间会形成一条边，该边与特定站点（实体商店）和相关组织（公司实体）相关联。Neptune 允许我们存储用户、签入和位置之间的这些丰富关系，以获取有关病毒传播的信息。”
Zerobase 创始人之一 Aron Szanto
“除了数据库级加密之外，我们还喜欢使用应用程序级加密。我们使用 Amazon Neptune 时，数据在到达数据库之前已经加密，然后在静止时再次加密。”
Zaid Masud，ADP Next Gen HCM 首席架构师
“通过利用 [Amazon] Neptune 和其他 AWS 服务，我们能够在非常短的时间内大规模实现具有成本效益的数据平台。”
Zeta Global 软件工程经理 Sasikala Singamaneni
