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该论文研究在图数据库中直接进行图神经网络的训练与推理，展示使用Cypher执行采样、特征检索和完整前向传播的可行性，优化后训练速度提升约2.5倍，推理速度比冷加载图到内存快10倍以上。
来自WeAreDevelopers World Congress 2026的演讲，探讨如何将组织建模为图，以揭示实际工作中隐藏的网络，同时还有关于图数据库、知识图谱和开发者大会的相关视频。
CYGNET 是一个预执行网关系统，用于验证和修正 LLM 智能体在知识图谱上生成的 Cypher 查询，在查询到达生产数据库之前捕获结构性错误，误报率接近于零，并在五个语言模型上实现了 81–95% 的破损查询修复成功率。
本文介绍了反思增强缩放（RAS）方法，该方法利用失败Cypher查询的执行反馈，通过上下文学习迭代优化查询生成，在多个数据集和模型上将执行错误率降低了41-50%。