論文の概要: Top Ten Challenges Towards Agentic Neural Graph Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14224v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 04:06:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:31.143043
• Title: Top Ten Challenges Towards Agentic Neural Graph Databases
• Title（参考訳）: エージェントニューラルグラフデータベースに向けたトップ10の課題
• Authors: Jiaxin Bai, Zihao Wang, Yukun Zhou, Hang Yin, Weizhi Fei, Qi Hu, Zheye Deng, Jiayang Cheng, Tianshi Zheng, Hong Ting Tsang, Yisen Gao, Zhongwei Xie, Yufei Li, Lixin Fan, Binhang Yuan, Wei Wang, Lei Chen, Xiaofang Zhou, Yangqiu Song,
• Abstract要約: Neo4jやTigerGraphのようなグラフデータベース(GDB)は相互接続されたデータを扱うのが得意だが、高度な推論機能が欠けている。 本稿では,NGDBを3つのコア機能で拡張するエージェント型ニューラルネットワークデータベース(Agentic NGDB)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.92578700681306
• License:
• Abstract: Graph databases (GDBs) like Neo4j and TigerGraph excel at handling interconnected data but lack advanced inference capabilities. Neural Graph Databases (NGDBs) address this by integrating Graph Neural Networks (GNNs) for predictive analysis and reasoning over incomplete or noisy data. However, NGDBs rely on predefined queries and lack autonomy and adaptability. This paper introduces Agentic Neural Graph Databases (Agentic NGDBs), which extend NGDBs with three core functionalities: autonomous query construction, neural query execution, and continuous learning. We identify ten key challenges in realizing Agentic NGDBs: semantic unit representation, abductive reasoning, scalable query execution, and integration with foundation models like large language models (LLMs). By addressing these challenges, Agentic NGDBs can enable intelligent, self-improving systems for modern data-driven applications, paving the way for adaptable and autonomous data management solutions.
• Abstract（参考訳）: Neo4jやTigerGraphのようなグラフデータベース(GDB)は相互接続されたデータを扱うのが得意だが、高度な推論機能が欠けている。 ニューラルグラフデータベース(NGDB)は、予測分析と不完全またはノイズの多いデータの推論のためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を統合することで、この問題に対処する。 しかし、NGDBは事前に定義されたクエリに依存しており、自律性と適応性に欠ける。 本稿では,Agentic Neural Graph Database(Agentic NGDB)を紹介し,NGDBを自律的なクエリ構築,ニューラルクエリ実行,継続的学習という3つのコア機能で拡張する。 エージェントNGDBを実現する上で、セマンティックユニット表現、帰納的推論、スケーラブルなクエリ実行、および大規模言語モデル(LLM)のような基盤モデルとの統合という、10つの重要な課題を特定します。 これらの課題に対処することによって、Agentic NGDBは、現代的なデータ駆動アプリケーションのためのインテリジェントで自己改善のシステムを可能にし、適応性と自律的なデータ管理ソリューションへの道を開くことができる。

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