某B2B營銷公司圖資料庫國產化實踐

本篇案例來自我們對某B2B營銷公司的嘉賓採訪，本文為《圖資料庫選型指南》選題的系列文章之一，在此特別感謝受訪嘉賓劉老師對我們的支援。

本文將重點討論該營銷公司在圖資料庫方面的需求，選型時考慮的因素以及建議等，希望能為大家帶來啟發。

圖資料庫是關係型資料庫的補充

一個公司可能會用到多種資料庫，該嘉賓表示，基本上每個公司都會用到關係型資料庫，但是在一些複雜關聯關係查詢時，關係型資料庫的效能可能會比較差，圖資料庫是關係型資料庫的很好的補充。此外，圖資料庫可以整合到大資料平臺和分散式系統中，來處理大規模的圖資料和一些高併發負載。整體來看，圖資料庫和其他型別的資料庫還是一個相互補充和協作的關係。

圖資料庫在B2B營銷的一個典型應用場景是潛在客戶推薦，幫助企業分析已有客戶資訊，構建客戶畫像，利用圖資料庫的相似性演算法推薦與現有客戶類似的潛在客戶。這可以幫助企業提高獲客能力，尤其是在擴充新行業、新領域時，會有很大的幫助。

圖資料庫主要用來表達實體和實體之間的關係，該B2B營銷公司的實體主要圍繞企業的一些相關資訊。包括企業的人、企業本身，企業下面的門店，以及企業招投標資訊等與企業相關的資訊。由於需求明確，以及公司對圖資料庫有較深的理解，該公司成立不久就應用了圖資料庫構建企業圖譜。

起初，該公司選擇了開源圖資料庫ArrangoDB，ArrangoDB是一個多模圖資料庫。隨著業務增長，ArrangoDB已經無法滿足其需求，該公司選擇了某國產開源圖資料庫進行升級。

選型：圖資料庫選型關注哪些因素?

該B2B營銷公司在進行圖資料庫選型時，最關注以下三個方面。

一是，成熟度。看社群的支援和維護程度，文件的完善程度等，比如ArrangoDB社群已經不是一個特別活躍的社群。它的一些文件、維護支援都不是特別好。

二是，周邊生態包括一些工具的支援。圖資料庫周邊生態工具和整合支援也特別重要，比如是否可以提供視覺化工具，是否有一些開發者工具，以及與其他工具和技術的整合能力，這樣能提高開發和使用的效率。

三是，效能、功能等方面，比如擴充套件性等。

選型建議：如何選擇一個合適的圖資料庫?

要選擇一個合適的圖資料並不容易，該嘉賓給出了以下建議：

首先，要進行需求調研，包括對資料結構、查詢需求、效能等需求的調研。明確需求才能識別出來要選什麼樣的圖資料庫，因為不同圖資料庫存在差異。有時候調研可能會發現，圖資料庫未必是一個最好的選擇，關係型資料庫就能解決很多的問題，此時，為了降低複雜度，可能都沒有必要用圖資料庫。

二是，考慮資料模型和查詢語言。現在圖資料庫的查詢語言並不像關係型資料庫那樣統一，圖資料庫查詢語言並不標準，雖然標準圖查詢語言就要釋出，但是目前還是各自為戰，查詢語言在具體應用的時候是比較關鍵的，需要重點關注。

三是，定好需求、資料模型和查詢語言後，做一個小範圍資料的測試，綜合評估一下圖資料庫的效能、功能還有易用性。大家往往會比較關注效能，但是有的功能如果不能滿足，還需要進行二次開發，二次開發帶來的成本很高，可能比效能問題帶來的成本還要高。

未來展望：如何與大模型結合?

目前，該B2B營銷公司並沒有將所有的資料錄入到圖資料庫中，只錄入了部分實體、關係。未來，可能隨著業務發展的需要，會把越來越多的資料錄入到圖裡。另一方面，會探索與大資料平臺相結合，利用不同的演算法進行資料探勘，挖掘更多的資料價值。

此外，隨著AIGC的火熱，大家也在探索圖資料庫與大模型的結合點。該嘉賓指出，透過圖資料庫構建的知識圖譜，是能夠做一些精準查詢的知識庫，在查詢特定知識的時候，知識圖譜的精度普遍要比通用大模型更優。知識圖譜是企業高質量的私有資料，透過知識圖譜可以對大模型進行微調和訓練，最終出來的垂直領域的行業大模型效果會更好。知識圖譜能給大模型提供價值，也不會被大模型替代，圖與大模型的結合值得探索。