近日TigerGraph公布其最新的平台更新，增加了新功能，旨在使供应商的工具在企业范围内可用，而不仅仅是用于专业应用程序。

TigerGraph 总部位于加利福尼亚州红木城，这是一家图形数据库专家。该供应商的平台利用图形技术使客户能够发现数据点之间的关系，然后构建可用于为模型、仪表板和报告提供信息的数据集。

关系数据库使一个数据点一次只能连接到另一个数据点，与关系数据库不同，图形数据库使数据点能够同时连接到多个其他数据点以创建神经网络。

这些神经网络减少了准备数据所需的时间，从而加快决策过程。此外，这些神经网络使图技术成为专门应用的理想选择，例如欺诈检测和社交网络，这些应用依赖于发现可能看起来并不明显的数据点之间的关系。

然而，TigerGraph、Neo4j 等图形数据库以及 AWS 和 Oracle 等科技巨头提供的图形数据库都很复杂。例如，TigerGraph 和 Neo4j 都需要自己的查询语言。这种复杂性限制了它们的使用，只能由那些在计算机科学和统计学方面具有深厚专业知识的人才能使用。

TigerGraph 3.9.3 旨在通过旨在使其更易于访问和扩展的功能来改变这一点。这是自5月份前工程高级副总裁Mingxi Wu接任首席执行官（原本是由创始人Yu Xu担任）以来，该供应商的首次平台更新。

新功能

TigerGraph 的更新包括新的工作负载管理功能、实时数据摄取监控、对 Kubernetes 的支持以及与 Neo4j 查询语言 OpenCypher 的集成。

工作负载管理功能会自动将查询任务分配给 TigerGraph 中最可用的资源，以最大限度地提高工作效率并减少查询等待时间。实时数据摄取监控可监控高速数据加载的进度和准确性。对 Kubernetes 的支持使 TigerGraph 能够扩展到专业应用程序之外，以处理企业级工作负载。

最后，与 OpenCypher 的集成（在 2022 年推出预览版后现已推出）使熟悉 Neo4j 查询语言的用户也可以使用 TigerGraph。

总体而言，TechTarget企业战略集团分析师Stephen Catanzano表示，此次更新将使现有的TigerGraph客户受益。但是，如果没有推出新的新工具，更新可能不会吸引新客户。

Catanzano 称：“这是的补充，可能会对现有客户产生积极影响。但这不是可能推动新需求的发布。它有很好的功能增强。”

Catanzano 特别强调了新的工作负载管理和实时数据摄取监控，这是 TigerGraph 客户最重要的新功能。

他表示：“工作负载管理有助于加快数据的处理速度，它与实时数据摄取监控有关，这也与更快地移动数据有关。企业都在努力向用户提供实时信息，以便更快地做出业务决策，而这些都与这一趋势息息相关。”

TigerGraph 产品营销总监 Victor Lee 表示，此次发布的主题是企业准备程度。

他指出，工作负载管理功能旨在允许同时运行的工作负载没有延迟。实时摄取监控旨在使企业能够确保大量实时数据的数据质量，而对 Kubernetes 的支持解决了 TigerGraph 可以管理的整体规模。

Lee称：“它们对于使用该系统和内部管理软件的多个团队都很有用。”

他继续说道，此外，新功能旨在使组织内的不同角色能够使用 TigerGraph。

例如，Kubernetes 支持吸引着寻求灵活部署选项的系统管理员，而与 OpenCypher 的集成则吸引为其数据库编写应用程序的开发人员。

生成式AI正在开发中

TigerGraph 的最新平台更新中不包含任何生成式 AI 功能，无论是正式发布还是预览版。此外，自OpenAI 于 2022 年 11 月推出ChatGPT（这标志着生成式 AI 和大型语言模型技术的重大改进）以来，该供应商在其唯一的平台更新中没有包含生成式 AI。

与此同时，竞争对手 Neo4j 在 8 月份改进了其向量搜索和存储功能，以帮助客户开发生成式 AI 模型。很多其他数据库和数据管理供应商也已将生成式人工智能作为其产品开发计划的重要组成部分。

例如，MongoDB 在9月份增加了生成式 AI 功能，Couchbase 在 8 月份也做了同样的事情，每家科技巨头都已将生成式 AI 作为优先事项。

然而，Lee表示，TigerGraph确实正在开发生成式AI功能。他指出，TigerGraph 在 8 月份发表了一篇博客文章，并举办了一场关于 TigerGraph 和 LLM 之间集成的网络研讨会。

Lee称：“生成式AI仍处于开发阶段，尚未出现在产品中，但明年的产品路线图会涉及相关产品 。”

Lee表示，一个具体的计划是包括自然语言查询功能，将文本转换为代码，并解释查询的意图，这样用户就不必以超具体的方式表达查询来获得所需的响应。

另一个计划是在图数据库开发周期开始时应用生成式AI，在开发人员构建图数据库时提供建议。

Catanzano表示，这些功能与其他数据库和数据管理供应商正在开发中的很多功能一样，可以提高用户的生产力。

他表示：“总的来说，生成式AI能够消除很多手动流程，理解操作员的行为，并在类似的任务上复制相同的行为，并通过消除手动和日常任务来全面提高生产力。”

然而，他指出，除了通过生成式AI帮助数据工作者提高工作效率外，很多数据管理供应商还在增加向量搜索功能。目标是帮助客户发现正确的数据，为他们自己开发生成式 AI 和机器学习模型提供信息。

除Neo4j外，SingleStore和Dremio等供应商也在其列。

Catanzano 称：“生成式AI在数据库中变得越来越重要，最近推动了向量功能。我没有看到 TigerGraph谈论的向量。”

未来计划

除了生成式AI之外，Lee表示，TigerGraph的路线图将继续专注于使该供应商的平台更适合企业范围使用。

该计划包括进一步加强TigerGraph Cloud，该供应商于 2019 年首次发布。

与此同时，Catanzano指出了增加向量搜索功能的重要性，因为越来越多的企业希望建立自己的数据驱动的人工智能和机器学习模型。

向量可帮助开发人员发现训练模型所需的数据，他们可以发现的用于通知模型的数据越多，模型的准确性就越高。

Catanzano 称：“向量搜索对于交叉引用数据并提出类似结果的建议非常重要。当你在搜索一组参数时，向量搜索可以向你显示类似的结果。“