GraphRAG в когнитивном программировании корпоративного сознания – внедряем Neo4j и Cypher. Лэй Энстазия

возможностями Cypher, и почему для меня эти инструменты открыли новые горизонты в анализе графовых данных.

      Подзапросы и вложенные конструкции

      Когда дело доходит до сложных задач, где нужно провести промежуточный анализ, я активно использую подзапросы. С помощью конструкции WITH я могу передавать результаты одного этапа запроса на следующий. Это как создать цепочку логики, где каждый кусочек данных обрабатывается поэтапно. Я люблю комбинировать несколько уровней логики в одном запросе – это позволяет не только сокращать количество кода, но и значительно повышать читаемость и гибкость решения. Например, я могу сначала агрегировать данные, а затем использовать эти результаты для дальнейшего анализа в одном сложном запросе, что существенно ускоряет обработку и делает логику более прозрачной.

      Агрегатные функции

      Работая с большими объёмами данных, я часто прибегаю к агрегатным функциям. Функции COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX – это не просто инструменты для получения сводных показателей, они помогают мне вычислять сложные метрики, которые характеризуют динамику графовых структур. Когда я, например, анализирую поток информации в корпоративной сети, я использую агрегаты, чтобы определить среднее значение активности, максимальные и минимальные показатели, что даёт мне возможность строить прогнозы и выявлять аномалии. Эти функции позволяют мне получить глубокое понимание того, как данные ведут себя в масштабе всей системы.