近年来，GraphRAG 已成为企业 AI 落地的重要技术方向。相比传统 RAG，GraphRAG 通过知识图谱组织实体与关系，为大模型提供更加完整的上下文和推理能力，在复杂问答、多跳推理、企业知识管理等场景展现出显著优势。

近日， LightRAG 合并了社区 PR #3536，正式新增 NebulaGraph 作为官方支持的图数据库存储后端。这意味着开发者可以直接使用 NebulaGraph 构建 LightRAG 的知识图谱存储与查询能力，为 GraphRAG 应用提供更高性能、更大规模的图数据支撑。

> 目前 NebulaGraph 开源版的最新版本为 v3.8.0，v5.x 为企业版，其核心特性之一是原生支持 GQL（Graph Query Language）国际标准。因此，本次集成主要面向部署了企业版 v5.0 的用户，帮助他们充分发挥 LightRAG 与企业版新特性结合的能力。

![](https://vesoft-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/lightgraph/light-pr.png)

# 为什么是 NebulaGraph？

LightRAG 的核心思想，是利用知识图谱增强传统向量检索，通过实体、关系以及图结构组织知识，实现局部（Low-Level）与全局（High-Level）双层检索，从而提升复杂问题的回答质量。

随着企业知识规模不断增长，GraphRAG 对底层图数据库提出了更高要求：

* 海量节点与关系的存储能力
* 高并发、多跳关联查询性能
* 在线增量更新能力
* 面向生产环境的分布式架构

NebulaGraph 正是为这些企业级场景而设计。作为分布式图数据库，NebulaGraph 能够支持超大规模关系数据管理，并在复杂图遍历、多跳查询和实时图计算场景中保持稳定性能，因此成为越来越多企业构建知识图谱和 GraphRAG 系统的重要基础设施。

# 为 LightRAG 提供企业级图能力

LightRAG 是一套强调“轻、快、可组合”的 GraphRAG 系统，通过引入知识图谱来增强大语言模型对复杂关联知识的检索与生成能力。

此前，LightRAG 已支持 Neo4j、Memgraph 等多种图数据库。此次集成，将 NebulaGraph 的强大数据处理能力与 LightRAG 的智能检索框架相结合，为处理千亿级节点和边的知识图谱 RAG 应用提供了坚实底座。

这对构建企业 AI 应用而言，这意味着开发者既可以依托 NebulaGraph 获得生产级图数据管理能力，也可以享受 LightRAG 在知识抽取与双层检索方面的能力。

# 特别致谢

**在此，我们特别感谢此次集成的代码贡献者 @xlshao2021**。正是 ta 敏锐地捕捉到了广大用户对 NebulaGraph 支持的真实需求，并投入时间和精力，从代码实现到测试，完整地完成了这一关键开发工作。

这一贡献不仅直接丰富了 LightRAG 的存储后端生态，也展现了一个优秀开源社区应有的活力——用户提出需求，贡献者付诸行动，核心维护者以建设性的方式响应。

我们期待 @xlshao2021 和所有对 `dev-nebula-graph `分支感兴趣的开发者，能继续维护和更新这一集成，共同推动它在更多企业级场景中落地生根。

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如果你正在构建企业知识库、GraphRAG 或 AI Agent 应用，现在可以使用 NebulaGraph 作为 LightRAG 的图数据库后端，体验图原生架构带来的性能与扩展能力。

欢迎加入 NebulaGraph 社区，与更多开发者一起探索 GraphRAG、Ontology 与 Agent 的下一代企业 AI 架构。
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 LightRAG 合并了社区 PR #3536，正式新增 NebulaGraph 作为官方支持的图数据库存储后端。

LightRAG 现已支持 NebulaGraph，推动 GraphRAG 生态发展

交流图数据库技术？**加入 Nebula 交流群**请先填写下[「你的 Nebula 名片」](https://wj.qq.com/s2/8321168/8e2f/)，Nebula 小助手会拉你进群~~

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📅 时间：4 月 18 日（周六）14:00 - 17:00 

📍 地点：杭州市余杭区奥克斯写字楼 22 层 

🚇 交通：地铁 5 号线创景路站（ B3 口），未来科技城 Manner Coffee 对面

 🤝 联合主办：NebulaGraph x StarRocks x TiDB x FastGPT x AskTable 

🎟️ 形式：线下沙龙 + 线上直播
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随着 AI Agent 走向应用前台，RAG 成为主流架构，作为支撑底层的数据基础设施，正在经历一场深刻的范式转移。

从 NebulaGraph 图技术对本体论的完美映射，到 StarRocks 从“赋能 AI 应用”到“利用 AI 反向重塑”的双向演进；从 TiDB 在 AI 原生应用中的快速增长，到 AskTable 与 FastGPT 在智能体落地中的工程实践——**数据不再是静止的存储行列，而是在流动与计算中，成为了支撑 AI 理解与决策的核心基石。**

4 月 18 日，杭州，五大技术社区悉数集结，共同探讨关于下一代数据基础设施的真实思考：

* 看图技术如何成为本体论的完美映射，支撑 AI 对复杂关系的理解。

* 分析数据系统如何支持 AI，以及 Agent 如何反向优化数据库架构。

* 在 Agent 应用爆发的当下，探讨如何构建具备规模化增长能力的数据底座。

* 复盘从 NL2SQL 到易用智能体开发过程中的技术权衡与演进。

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在这个数字化程度极高的时代

回归线下交流显得尤为珍贵

尽管模型可以推演逻辑

代码可以自动补全

但技术背后那些关于解决问题的直觉、思考与经验

依然深藏于开发者之间的真实互动中

**[戳此立即报名](https://luma.com/i1uld2oo)，面对面交流 AI + Data～**


# 活动议程

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杭州 AI+Data MeetUp｜五大技术社区邀你解锁 AI 时代的数据基础设施



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3 月 8 日，NebulaGraph 上海 MeetUp「她这种节点」圆满落幕。

在这个特别的妇女节，五位背景迥异的女性嘉宾站上舞台，围绕女性成长、图数据库、AI、风控展开分享，重新定义了「她这种节点」的含义：

在图数据库世界里，节点是静止的、被动的，但在现实中，女性从来不是被动的点，她们勇敢而热烈，主动创造连接。她们从点蜕变为图，不断生长、无限扩展。可遍历，可探索，永远有未抵达的节点等待被发现。

![](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/nebula-she-2026/she-1.jpeg)
> 💡如果你希望成为「她这种节点」系列活动的嘉宾/合作社区，请添加文末的微信，一起共创更多精彩～

## 分享回顾

**HR 眼中的她力量 —— 吴月（HR）**

> “女性可以不做谁的妻子、母亲，她可以做任何职业，飞行员、科学家、工程师、赛车手……”

![](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/nebula-she-2026/she-wuyue.jpeg

作为 NebulaGraph 的老朋友，开场嘉宾吴月结合自身的成长故事与职业生涯发展，分享了她对技术女性职业发展的理解与建议。

* **优化属性**：简历不是经历清单，而是成果说明书。需用数据说话，让每份工作都成为可量化的属性标签。
* **主动连边**：不要被动等待，要主动 Sourcing. 积极参加技术社区、贡献开源项目，让每次交流都成为职业网络的关系边。
* **规划路径**：敢于“慢思考”，在喧嚣中明确职业目标，定期复盘，寻求成为通往未来的最优路径。

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### 我看见的变化：成为不同版本的自己 —— 兰后（携程集团-智能培训产品）

> “很多人都说女孩子稳定点好，但我却偏追求不同版本的自己，哪怕进入死胡同，也相信自己会找到成功的最优路径。”

![](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/nebula-she-2026/she-lanhou.jpeg)

兰后曾全方位对比 Neo4j 与 NebulaGraph，并撰写成文，是社区图数据库选型的启明星。这一次，她的分享是一场关于版本迭代的真诚自白，也为我们留下了关于成长的普适启示。

**V0.5 寻找北极星**：迷茫时，寻找一个榜样，不断模仿。榜样就像图里的关键节点，通过观察和复制他们的属性，快速构建自己的初始能力。

**V1.0 执行者**：每个技术人员都曾有过技术原教旨主义的阶段，以为算法精度就是一切。但需意识到：技术只是工具，业务才是目的地。只做调参侠，容易在环境变化时失去方向。

**V2.0 定义问题、建立连接**：从解决问题到定义问题，是职业分水岭。而连接技术与业务的能力，是在一次次跨界碰撞中磨出来的。只有深入业务底层，才能发现真正的边在哪里，才能设计出有价值的图模式。

**V3.0 拥抱变化**：此时的兰后，带着数据+AI 的能力，进入携程国际业务，寻找下一颗北极星。真正的稳定不是在一家公司待多久，而是无论环境如何变化，都有能力重新定义自己的节点属性，拥抱变化，就是持续迭代自己这张图。

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### 代码可以温柔却有力，只要我们愿意写 —— 费茉莉（Molly）（携程集团-风控策略分析师）

> “未来，在技术领域一定会有越来越多的女性节点，因为从过去到现在，女性一直在塑造我们想要来的技术未来。”

![](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/nebula-she-2026/she-molly.jpeg)

Molly 的分享从李飞飞开始，这位从北京出发、最终站在世界 AI 之巅的女性，用 2200 万张图片、1500 万小时的标注，引爆了 AI 革命。

作为携程的资深风控专家，Molly 面对的是黑灰产的团伙攻击，她用 NebulaGraph 织起了一张天网：RiskGraph（携程酒店风险图项目）。

* **点边设计**：注册、登录、预定、履约、赔付……7 余种边类型，每一类边都带有权重：介质类型 × 频率 × 时间。
* **模型设计**：通过模块度优化算法（NebulaGraph Algorithm+Ray 开源分布式框架），在亿级点边数据中寻找隐匿黑灰产团伙。
* **技术挑战**：非滚动的数据效期、二次划分串行低效、非连通社区……用 Ray 实现多任务并行计算，将耗时从 2-3h 压缩到 20min.
* **项目成果**：累计输出百万级团伙账户，每月约为集团拦截百万元损失，成为集团内首个风控图计算应用学习落地的团伙挖掘项目，并获得集团广泛认可。

“代码可以温柔却有力，只要我们愿意写。”Molly 用实战证明：在对抗性极强的风控领域，女性的细腻与坚韧，恰是利刃。

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### “效率至上”的技术世界，如何做“慢思考”的商业化？ —— 何盼（Field）（众安保险-AI 产品经理）

> “都说女生似水，但水最有力量，化为万千形态，抵御、对抗万物。女生别害怕被浪潮甩下，因为我们就是时代翻涌的浪花！”

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“我们的学习速度，永远赶不上技术爆炸的速度。”Field 的开场，击中了大模型时代最普遍的焦虑——Claude 更新了、GPT-5 发布了，所有人都在养龙虾，朋友圈“xx 已死，xx 永生”疯转……

我们像被按了快进键，生怕错过任何一朵“浪花”，生怕被浪潮甩下。

但她选择了一条少有人走的路：在 AI 这个日新月异的行业，做“慢思考”的商业化。

**慢步一：深度聆听**。面对经验丰富的核保专家，她不急于推销 AI 的效率，而是倾听“不”字背后的情绪。客户的拒绝并非因为技术不够快，而是源于对黑箱不可控的恐惧。技术的终点是人的信任，愿意停下来，深度聆听，才能拿到通往信任的入场券。

**慢步二：系统解构**。拒绝直接编码，先绘制风险与信任关系图谱。只有慢下来，看清全局，找到了牵一发而动全身的商业杠杆，才能为后续决策打下坚实基础。

**慢步三：构建信任**。放弃追求极致速度的黑箱模型，坚持「OCR+LLM+RAG」的可解释路径。让用户看清 AI 是如何一步步得出结论的，比告诉用户 AI 有多快更重要。

上述慢步，恰似女性的柔和。女性如水般的形态，正是时代的浪花，所以不必害怕被浪潮甩下。在追求宽度的世界里，敢于选择深度，本身就是一种力量。

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### 非技术女性，在技术公司里成为「关键连接者」 —— 肖瑶珂（杭州悦数-大客户销售）

> “机会往往不是因为你是最优秀的，而是因为‘刚好是你’，所以女生不要害怕不完美，大胆上桌！”

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瑶珂在两年前曾提议办全女性分享，缘于当年三八节的一场闭门会议，除她作为工作人员外，竟无一女性在场。“我们需要听到更多女性的声音，让更多重要的场合出现越来越多的女性。”

从文科生到技术公司的 ToB 销售，瑶珂分享了如何发现女性与生俱来的优势，以弥补自己非技术出身的短板。

**独特的视角与同理心**当所有人沉浸在技术语言里时，她能跳出框架，用最朴素的同理心问出那个关键问题：“客户真正想要的是什么？”女性长期被置于观察者的位置，反而练就了一种敏锐：听懂没说出口的需求，看见被忽略的情绪。

**跨界的融合与创新力**女性天生擅长在多重角色中切换，这种多线程 working 不是负担，而是把不同领域智慧融会贯通的天赋。

**沟通的桥梁与连接者**把晦涩的技术语言翻译成客户可感知的价值是每位销售的基本能力，但女性的柔和，让剑拔弩张的沟通与连接更加顺畅。

作为一个高敏感的 i 人，她也把内向变成优势：侵略性低，让客户更愿意分享一些痛点细节；敏锐的感知力，提前发现风险。

女性常被冠以“太敏感”“想太多”“不够强势”的标签，而今天，瑶珂告诉我们：这正是你的力量。

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## 她，勇敢而热烈

五个女性嘉宾，经历迥异，但她们共同诠释了“她力量”的本质：

> 不是被动等待，而是主动连接。
> 不是被贴标签，而是自定义属性。
> 不是图中的一个点，而是一整张不断生长的图。

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**在图的世界里，每一个节点都有光。当它们连接起来，就成了一张发光的网，照亮后来者的路，也温暖同行的人。**

下一次，期待你也成为这张图中的关键节点。

保持连接，保持创造。

我们下次见～


> 感谢携程集团、上海开源信息技术协会、馨巢书屋、利她宇宙、自塾对本次活动的特别支持～欢迎更多社区加入这场充满「她力量」的 MeetUp～


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NebulaGraph 活动回顾·她这种节点

活动回顾｜她这种节点：关于女性无限可能的 MeetUp

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数据库的世界里，我们将数据建模为为点、边、属性。

而在现实生活中，女性，不是图里等待被连接的一个点，而是一张图，是一张不断生长、无限扩展的关系网络。**可遍历，可探索，永远有未抵达的节点等待被发现。**

一个人是节点，一群人就成了一张网。**她这种节点，让整张图，因她而更精彩。**

这一次，我们邀请你走进一场特别的 MeetUp——**由 NebulaGraph 社区成员作为分享嘉宾，分享女性在技术领域的成长、实战与连接。**

> 💡不论性别，只要你关注技术、成长与多元视角，男性同样可以成为倾听者、交流者，甚至成为 Lightning Talk 的分享嘉宾。多元的对话，让彼此看见更广阔的图景。

# 活动亮点

* 真实成长故事：从山村求学、职场跨界到技术突围，看女性如何在变化中重塑自我。
* 硬核技术实战：图数据库、风控算法、AI 产品——女性技术人如何温柔有力地解决难题。
* 反直觉思维工具：在“效率至上”的技术世界，如何用“慢思考”建立商业信任。
* 社群连接与托举：除了girls help girls，还有更多社群与个人愿意为你助力。
* 闪电演讲开放麦：你的声音值得被听见。扫码提交分享，成为节点之一。

![https://picx.zhimg.com/80/v2-84c60266848393154ffe57caaec9729b_1440w.jpg?source=ccfced1a](https://picx.zhimg.com/80/v2-84c60266848393154ffe57caaec9729b_1440w.jpg?source=ccfced1a)

在黄浦江畔 和 NebulaGraph 一起度过一个有意义的妇女节

# 活动议程

![https://pica.zhimg.com/80/v2-ce44298994b4c3d5cf3bd05e83269d3e_1440w.jpg?source=ccfced1a](https://pica.zhimg.com/80/v2-ce44298994b4c3d5cf3bd05e83269d3e_1440w.jpg?source=ccfced1a)

议程详情⬇️🔍

*https://luma.com/rc5t0sm8*

# 欢迎你来

* 技术领域从业者（女性开发者、风控管理、产品经理、AI 开发）

* 对图数据库、风控、AI 产品感兴趣的学习者

* 希望突破职业瓶颈、寻找同路人的你

* 关注多元、公平与包容的社区伙伴


**让我们在这个春天**

**成为彼此图里最亮的一个节点～**


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一场特别的 MeetUp——由 NebulaGraph 社区成员作为分享嘉宾，分享女性在技术领域的成长、实战与连接。

上海活动｜她这种节点：女性成长 x 图数据库 x AI x 风控

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2025 NebulaGraph 社区之星璀璨揭晓！

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> NebulaGraph v5.2.0 为企业版，社区最新版为 v3.8.0。社区用户可通过 [NebulaGraph Cloud ](https://cloud.nebula-graph.io/login )试用 v5.2.0，限时免费 14 天，并享专属企业折扣。

数据正成为 AI 重塑各行各业的关键力量，而数据的真正价值蕴藏于关系之中，而非孤立记录——现代AI需要的基础设施，不仅要能存储关联，更要能实时、大规模地对关系网络进行计算与推理。

为此，NebulaGraph 正式推出专为图智能演进的 v5.2.0，通过内置轻量级图计算引擎、100 倍提升的路径查询性能，以及图+向量+文本混合检索能力，v5.2.0 已超越传统存储层，演进为真正的 AI 原生引擎。

# 数据层：构建 AI 的统一数据模型  

AI 需要动态互联的数据以理解现实世界，NebulaGraph v5.2.0 应运而生。

## 统一多模态查询与架构简化  
v5.2.0 原生支持全文索引，与现有向量检索能力形成互补。开发者现可在单系统内通过一条查询，同步执行图遍历、语义向量匹配与关键词检索，无需再整合多套引擎，显著降低系统复杂性与人力成本。

## 超级节点治理与空间智能  
现实图谱中的超级节点会严重拖慢查询，v5.2.0 引入 SAMPLE 子句，可智能限制超级节点的遍历规模，确保稳定可预测的响应性能。

新增 GEO 数据类型与空间函数，让图数据库原生支持地理空间计算。这一特性为物流优化、零售选址、物联网拓扑分析等兼具关系与地理属性的场景开辟了新的可能性。

## 内置轻量级图计算引擎
传统图分析依赖重型批处理引擎，难以满足实时 AI 需求。v5.2.0 将轻量级图计算引擎嵌入数据层，支持动态创建与实时变更子图，使 AI 系统能够基于特定数据上下文进行即时运算。

以实时反欺诈为例，系统可将交易关联网络快速隔离为瞬态子图，即刻执行风险评分算法，在毫秒内生成洞察，且资源开销极低。

# 计算层：让图智能成为 AI 原生能力  

NebulaGraph v5.2.0，图计算全面升级，充分释放图数据库充当 AI 底座的强大潜力。

## 专注业务的图查询语言
全新的 GQL 支持控制流与可复用存储过程，并使用统一的 GQL Procedure 语法，大幅降低了图算法开发门槛，开发人员只需专注于业务逻辑本身，而不是底层工程细节，从而加速 AI 应用从原型到落地的全过程。

## 深度推理路径查询速度提升 100 倍 
v5.2.0 在最短路径、全路径遍历等关键算法上实现了 100 倍性能提升，这意味着即使在包含亿级别边的关系网络中，系统也能高效地执行超过五跳及以上的深度推理查询，并且查询深度越深，效率提升越大。

这对于需要多跳推理的 AI 应用具有变革意义，例如，在供应链风险分析、股权穿透追踪或影响力传播等场景中，AI 能够实时遍历海量复杂网络，发现以往难以触及的长程依赖与隐藏结构模式。

# 融合层：“图+向量”成为智能检索新标准  

## 图+向量+文本的混合检索
v5.2.0 支持真正的混合检索：无需外部引擎，单次查询即可融合图关系遍历、向量语义匹配与全文相关性排序。AI 不再返回零散的语义相似片段，而是遍历知识图谱构建事实准确、逻辑连贯的答案链，显著减少大模型幻觉，提升企业级 AI 输出的可信度。

## 计算结果直连 AI 工作流  
图计算产出的特征是训练 GNN 或传统机器学习模型的重要输入。v5.2.0 支持将结果直接写入图库、CSV 或 S3/HDFS，无缝对接特征平台或训练流水线，缩短数据—特征—模型的闭环周期。

# 强化企业级保障，确保 AI 业务平稳运行  

AI 应用已深度嵌入企业核心流程，高度依赖底层数据基础设施的高可用性与容灾能力。一旦图数据库因故障中断或响应延迟激增，不仅会影响用户体验，更可能导致错误决策甚至业务损失。v5.2.0 通过增量备份、热节点替换、高可用读扩展等特性强化企业级保障，确保生产环境 AI 服务永续运行，真正实现“7×24 小时不间断”的智能决策支持。

# 即刻开启多模图智能时代

* 构建智能的推荐或欺诈检测系统？利用 NebulaGraph v5.2.0 实时子图计算和 100 倍提速的遍历，获得更深、更快的洞察。
* 管理包含多模态数据的复杂知识图谱？通过 NebulaGraph v5.2.0 图+向量+全文检索简化技术栈。
* 开发下一代 RAG 应用？使用 NebulaGraph v5.2.0 混合检索将 LLM 的回答与现实世界和上下文绑定，消除幻觉。

**准备好了吗？从这一刻，开始探索图数据库为底座的多摸图智能时代。**

[NebulaGraph Cloud 14 天免费试用](https://cloud.nebula-graph.io/login )

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NebulaGraph 正式推出专为图智能演进的 v5.2.0，通过内置轻量级图计算引擎、100 倍提升的路径查询性能，以及图+向量+文本混合检索能力，v5.2.0 已超越传统存储层，演进为真正的 AI 原生引擎。

从 NebulaGraph v5.2.0，开启多模图智能时代



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在与社区的共同成长中，我们深知，最深度的产品需求洞察与用户体验反馈，往往源于一线的碰撞交流。

为此，NebulaGraph 核心团队首次启动 O2O（office to office）计划。

我们希望来到你的 office，深入你的业务场景，以纯粹的技术视角，为你面临的真实挑战提供定制化的深度技术支持与架构指导。

也希望在未来，你的团队来到 NebulaGraph office，与诸多社区用户一起交流 NebulaGraph 的使用经验。

我们期待与正处于图技术应用关键阶段的你，携手探求最优解。

> 星云仔号外：活动免费～只需为我们提供一个会议室，预留充足的交流时间即可。

# **01** 为何推出 O2O计划？

我们的目标简单而专注：

* **为你解忧：** 集中 NebulaGraph 交付专家与产品团队的力量，现场为你诊断架构、分析性能瓶颈，解决棘手的技术难题。

* **收集反馈：** 线下收集你对 NebulaGraph 产品的真实反馈，你的真知灼见将直接助力 NebulaGraph 的产品迭代。

* **共建共赢：** 与社区用户建立长期、可信赖的连接，共同推动 NebulaGraph 生态的繁荣。

# **02** 你将获得什么？

* **个性化系统诊断与优化建议报告：** 活动结束后，你将收到一份由 NebulaGraph 核心团队提供的技术报告，直指核心问题，并提供 actionable 的解决方案。

* **专属技术支持通道：** 拥有专属技术支持微信群，获得来自 NebulaGraph 的线上技术支持。

* **与核心团队面对面深度交流：** 关于 NebulaGraph 的一切问题，都将得到实施交付 leader 和 产品 VP 的解答。

* **社区大礼包：** 获得 n 个星云仔系列周边。

# **03** 期待这样的团队

为确保交流深度，我们将优先考虑符合以下条件的团队：

* 团队有专人或小组负责图技术相关工作的推进。

* 已在生产环境或核心测试环境中部署并使用 NebulaGraph.

* 正在面临性能、扩展性、运维等方面的具体技术挑战，并有强烈的意愿寻求突破。

* 愿意成为社区代言人，包括但不限于：分享用户案例/开发实战，积极参与代码共建与线下交流活动。

# **04** 活动时间

NebulaGraph O2O 计划长期有效，第一批招募时间为即日起至 11 月 17 日。

我们将每天对报名进行审核，审核通过后，根据双方时间，在 2 周内尽快安排专属技术支持。

# **05** 活动流程

1. **报名筛选：** 填写报名问卷，帮助我们初步了解当前的使用情况。

2. **会前沟通：** 3 个工作日内，我们将以电话形式与成功入选的团队沟通，并收集必要的技术资料以供技术团队提前研究。

3. **现场交流：** NebulaGraph 团队来到你的 office，进行技术研讨与技术支持。

4. **会后跟进：** 在活动后交付书面报告，并建立专属支持通道，确保活动价值得以延续。

# **06** 报名方式

名额非常有限～务必认真、全面地填写报名问卷。

![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/activity-O2O/qrcode-4.png)


扫码报名⬆️

我们相信，最合适的交流能创造最大的价值。

现场见～

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集中 NebulaGraph 交付专家与产品团队的力量，现场为你诊断架构、分析性能瓶颈，解决棘手的技术难题

NebulaGraph O2O 招募｜为你提供免费现场技术支持

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一份权威的行业排名，见证了 NebulaGraph 的飞速成长。

> **2019 年 12 月**
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> NebulaGraph 首次进入 DB-Engines 图数据库管理系统排名，排名最末。
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> **2022 年 9 月**
> 
> NebulaGraph 位列第十四名。
> 
> **2023 年 4 月**
> 
> NebulaGraph 跻身 Top 10，名列第九，在 Graph 类别下排名第三。
> 
> **2025 年 9 月**
> 
> NebulaGraph 在 Graph 类别荣登第二 ，仅次于 Neo4j.

![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/DB-Engines-No.2/ranking.png)


作为全球数据库领域的“奥斯卡奖”，DB-Engines 排名是衡量数据库流行度的重要指标。**NebulaGraph 在 DB-Engines Graph 类别中排名第二，不仅证明了 NebulaGraph 在全球开发者社区和市场需求中的受欢迎程度，更体现了中国基础软件在国际舞台上的崛起**。

# **01 DB-Engines 排名**

DB-Engines 排名由奥地利技术专家 Matthias Gelbmann 和 Paul Andlinger 于 2012 年联合创立，这是一个客观、数据驱动的排行榜，通过量化指标、多维度数据评估反映全球数据库技术的全球热度与趋势。

DB-Engines 每月发布综合排名，覆盖关系型、NoSQL、图数据库等 489 个数据库。

![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/DB-Engines-No.2/DB-Engines.jpeg)


由上述指标可知，DB-Engines 排名反映的是数据库的“受关注度”或“流行度”，不能直接等同于技术先进性或市场占有率，但已成为行业技术选型中的重要参考依据。

在 NebulaGraph 社区，许多企业都是先通过 DB-Engines 排名，初步筛选出符合业务场景需求的多款数据库，再通过性能测试等多维考察，成为 NebulaGraph 用户。

NebulaGraph 排名持续攀升至全球第二的过程，恰恰反映了我们在技术社区认可度、企业采用率和生态建设等方面取得的实质性进展，因为排名背后不仅是高曝光度，更代表着产品成熟度与社区生态已经达到了新的水平，能够为选型决策提供切实的参考价值。

# **02 关于 NebulaGraph**

NebulaGraph 的诞生源于一个清晰的愿景：打造一款开源的、分布式的、支持线性扩容的世界级图数据库，能够容纳千亿顶点和万亿边。

> 2018 年 8 月 31 日，@Sherman-the-tank 在 nebula 仓库中提出第一个 issue ‘Create a parser framework to process GQL.’

> 2018 年 9 月 5 日，@dutor提交了第一个 PR ‘Added some concurrent utilities, GenericThreadPool, etc.’

> 2019 年 5 月 15 日，遵循 Apache 2.0 开源协议，在 GitHub 正式开源。

汇聚开源力量，六年来，NebulaGraph 在 GitHub 的 Star 数早已突破 12,000，成为全球备受关注的开源图数据库项目之一，用户覆盖金融、互联网、通信、电商、保险、安全等多个行业，为阿里、京东、美团、网易、携程等企业解决业务痛点。

# **03 NebulaGraph 的最新应用**
**🔍点击图片，查看案例详情**

✨加密货币风控

[![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/Blocksec-hongkong/blocksec-banner.jpg)](https://www.nebula-graph.com.cn/posts/usecase-BlockSec)


面对将链上地址与真实身份绑定、构建资金流动态分析系统、实现实时交易审查和洗钱模式的全新监管要求，BlockSec 利用 NebulaGraph 构建了安全合规的加密货币风控系统。通过标签，给复杂的链上地址与交易标记漏洞利用、洗钱、混币器等多种威胁类型，形成风险图谱，在毫秒级时间内完成百亿级别的图遍历分析，从而建立可计算的风险量化模型，为高风险交易的归因提供量化依据。

## ✨大数据平台

[![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/NebulaGraph-use-case-JD/JD-banner.jpg)](https://www.nebula-graph.com.cn/posts/Nebulagraph-use-case-JD-Logistics)


面对日均数万人参与、月均百万级 Excel 处理、百万工时消耗的“做数”困境，以及复杂的数据权限与血缘关系挑战， NebulaGraph 落地京东物流智能化大数据分析平台 UData 后，实现了代码量减少 80%，查询延迟降低 30%，整体查询性能提升 5 倍，权限校验响应时间 <100ms 等显著成效。

✨供应链

[![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/NebulaGraph-use-case-BOSS/nebulagraph-use-case-boss-zhipin.jpg)](https://www.nebula-graph.com.cn/posts/ZKH-NebulaGraph-use-case)


随着震坤行业务极速扩展，导致客户-供应商关系、客户行为等复杂关系数据快速增长，传统数据库已无法满足高效存储、查询与实时分析的需求。使用 NebulaGraph 后，震坤行对推荐、搜索及交付进行优化，点击率提升 15%，下单转化率提升 5%；基于 NebulaGraph 的图算法，实现了多环节自动优化，有货率提升 15%，呆滞库存减少 10%，有效降低运营成本；同时优化了配送路线，确保客户极速的物流体验，客户售后工单数减少 20%。

## ✨智能运维

[[![image|690x293](upload://ui4vWgtaiL8IurAzc5o4HOGaClS.jpeg)](https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/16928)](https://www.nebula-graph.com.cn/posts/nebula-graph-risk-control-boss-zhipin)


BOSS 直聘选择基于 NebulaGraph 构建了创新的异常调用分析与根因定位平台。BOSS 直聘通过统一的属性富化、聚合与点边建模，将运维数据转化为包含属性和时间的 NebulaGraph 图谱结构，再结合 PageRank 算法，找出导致业务故障的“风暴中心”，最终实现故障发现阶段平均收敛时间 20s 、故障处理阶段平均响应时间 40s 的智能运维。

# **04 加入 NebulaGraph**

NebulaGraph 能成为一款世界级的图数据库，离不开社区的巨大贡献。社区用户不仅积极反馈问题，还分享最佳实践、源码解读，甚至直接参与代码共建和工具开发。

正是这种集体智慧加快了 NebulaGraph 的迭代，使其能够不断完善与优化，社区用户的每一次提问、每一个分享、每一行代码提交，都是 NebulaGraph 成长道路上不可或缺的动力。

如果你也对图数据库技术充满热情与期待，欢迎加入 NebulaGraph～

* 官网：https://www.nebula-graph.com.cn
* 项目地址：https://github.com/vesoft-inc/nebula
* 社区论坛：https://discuss.nebula-graph.com.cn

添加 NebulaGraphbot，星云仔会邀请你进技术交流群～

> **本文首发于[「NebulaGraph」公众平台](https://mp.weixin.qq.com/s/Z3vBb4FJdF7c-Gbgjk65Ug)，更多产品资讯请访问[「NebulaGraph 官网」](https://www.nebula-graph.com.cn/)**

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香港活动报名：[共话 Web3 基础设施](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzE5ODg1MDA1NQ==&mid=2247515897&idx=1&sn=a4ba1125236304832e1bcb6e94d1ac50&scene=21#wechat_redirect)🔥

欢迎对 Web3 感兴趣的小伙伴们报名～👏

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交流图数据库技术？**加入 Nebula 交流群**请先填写下[「你的 Nebula 名片」](https://wj.qq.com/s2/8321168/8e2f/)，Nebula 小助手会拉你进群~~

![](https://www-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/qrcode-wechat.png)

NebulaGraph 在 Graph 类别荣登第二 ，仅次于 Neo4j.

NebulaGraph 全球图数据库排名第二！

交流图数据库技术？**加入 Nebula 交流群**请先填写下[「你的 Nebula 名片」](https://wj.qq.com/s2/8321168/8e2f/)，Nebula 小助手会拉你进群~~

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# 背景💻

8 月 22 日，**NebulaGraph 在香港成功举办“深度关联与实时分析下的金融新范式”nMeetUP**, 邀请金融科技、Web3、人工智能等领域的多位专家，围绕图技术、股权穿透、Crypto 风控、知识图谱等热点话题展开了深度分享。

一起回顾本次 nMeetUp 的精彩议题吧～

# PPT 获取🔗

https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/HongKong-0822/HongKong-meetup-0822.pdf

# 议题回顾🎯

## 1️⃣中证数智：NebulaGraph 赋能金融机构穿透式管理

![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-dd6207c1d47bea26996b3941b983e27e_1440w.png)


**中证数智@胡新**，分享了如何通过 NebulaGraph 将海量数据构建为关联关系网络，帮助金融机构深切落实"穿透式"监管，并通过图计算实现实控人挖掘、集团客户集中度控制、关联交易识别、反洗钱可疑交易识别等风控合规应用，及客户管理商机挖掘等营销应用。

**（一）重点回顾**

**1. 知识图谱构建：**

* 整合内外部数据源，包括工商、司法、舆情、交易等，构建覆盖全市场的企业关系图谱， 3 亿+节点，4 亿+边。
* 支持多类型节点（企业、人、产品）和关系（持股、担保、交易、诉讼等），并通过图更新工具实现动态更新。

**2. 图算法实现股权穿透：**

* 利用疑似实际控制人算法和表决权迭代法，解决传统持股算法在多层嵌套股权结构中的穿透力不足问题。
* 支持无限层级穿透，实测最深可达 50 层，覆盖董事、监事、高级管理人员超 4 亿个节点。

**3. 应用场景：**

* 风险传导分析：实时识别客户与风险主体之间的关联路径。
* 集团客户管理：识别实际控制人，防范关联交易风险。
* 智能营销：通过图谱挖掘潜在业务机会，提升营销精准度。

**（二）技术亮点**：

* 使用 NebulaGraph 实现毫秒级多层关系查询；
* 对比传统解决方案的 2 周耗时，4 亿节点的数据加载及股权穿透可在 24h 内完成。

## 2️⃣Apache Doris：构建金融级可观测性方案

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-ed4e0dd0d35f0caa95cfb2642967f120_1440w.png)


**VeloDB@肖康**，介绍了基于 Apache Doris 核心驱动的可观测性解决方案。

**1. 架构优势**：

* 存算分离，灵活适配不同部署需求。
* 支持多表关联、向量化执行、CBO 优化器，在 ClickBench、TPC-H 等基准测试中表现优异。

**2. AI 时代新能力**：

* **向量检索**：支持混合查询（关键词+向量），适用于 RAG 场景。
* **MCP协议**：支持与大模型交互，提供数据库查询、结构分析、性能监控等 AI 原生工具。
* **AI Functions**：内置 LLM_TRANSLATE、LLM_FILTER 等函数，支持在 SQL 中直接调用 AI 能力。

## 3️⃣BlockSec：用 NebulaGraph 打造 Crypto 风控系统

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-307a5e3e9840c687a979d42512c0c90c_1440w.png)


**BlockSec @谢云飞**，认为在链上世界中，“图是骨架，标签是灵魂”，分享了如何利用 NebulaGraph 为链上地址和交易打标签，构建加密货币领域的风控系统，应对链上洗钱、黑客攻击等风险。

**（一）重点回顾**

**1. 标签系统**：

* 通过链上行为模式、链下情报、人工专家分析等方式为地址打标签（如漏洞利⽤、钓⻥攻击、混币器等)，准确识别⾼⻛险实体与行为。
* 通过多源交叉验证和产品反馈循环不断提升标签精确度。

**2. 风控系统架构**：

* 四层架构：数据层（多链数据提取）、情报层（地址标签生成）、存储层（NebulaGraph）、计算层（风险引擎）。
* 支持实时数据流入、标签动态更新、风险路径计算。

**3. 风险量化模型**：

* 基于法币敞⼝计算、时间序列过滤、理发策略构建⻛险模型。
* 计算在⼀笔资⾦中，来源于诈骗者和攻击者的比例，实现风险量化的目标。

**（二）技术亮点**

* 采用多源情报融合机制，日均处理超百万地址标签。
* 基于时间序列过滤与权重分配算法，实现跨链资金流溯源，精准量化风险贡献比例。

## 4️⃣普适智能：基于知识图谱的 Web3 风控策略

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-ee968fd15287a8cd131dba5232d3d04a_1440w.png)


**普适智能@陈啸翔**，分享了如何利用 NebulaGraph 整合链上交易、链下身份及社群行为等多维数据，构建动态风险感知网络，实现对复杂风险（如身份欺诈、恶意交易、合约漏洞）的精准识别与主动防御，为 Web3 业务的稳健与安全运行提供核心支撑。

**（一）重点回顾**

**1. 风控挑战**：

* 交易所面临批量注册、洗钱交易、黑客提现等风险，传统规则引擎难以应对复杂关联关系。
* 数据源分散，链上链下数据融合困难，实时性要求高。

**2. 图模型构建**：

* 整合地址、设备、IP、身份 ID 等多维数据，构建统一风控图谱。
* 使用 Louvain 社区发现、中心性分析等算法识别风险团伙。

**3. 实时风控架构**：

* 双集群架构：在线集群负责高并发读写，离线集群负责异步图计算与机器学习。
* 支持实时图规则引擎，可在注册、登录、交易等环节实时阻断风险行为。

**4. 典型场景**：

* 批量注册检测：通过 IP、设备、行为路径等关联识别 Sybil 攻击。
* 交易风险分析：通过资金汇聚、路径异常等模式识别洗钱行为。

**（二）技术亮点**

* 支持百亿级节点规模的图谱构建与查询；
* 图特征嵌入机器学习模型，提升风控准确率；
* 提供零代码图谱构建与可视化分析平台。

# 5️⃣Apache Doris 4.0：人工智能时代的数据仓库

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-407ccd9bea30a9f21a8d0db339024fbf_1440w.png)


**VeloDB@李文强**，介绍了 Apache Doris 4.0 在查询优化、执行引擎、向量检索等方面的技术升级。

**1. Pipeline 执行引擎**：

* 引入 Pipeline 模型，实现算子间数据流式交换，减少线程切换开销。

**2. 向量检索与 AI 集成**：

* 支持浮点型向量索引和混合查询（关键词+向量）。
* 内置 MCP Server，支持与 AI Agent 无缝集成，提供数据库查询、结构分析等功能。

# Ending🎉

作为 NebulaGraph 在香港的首场 nMeetUp，它的意义远不止于一次技术分享，我们希望更多小伙伴了解图、应用图，推动金融风控、营销与决策走向深度关联与实时智能的新阶段。

香港！期待下次再见～🇭🇰


# 案例分享💼

我们会将 NebulaGraph 相关议题整理成文，为大家解锁 NebulaGraph 的业务价值提供参考，请关注近期 NebulaGraph 公众号推文～

# 致谢❤️

特别感谢中证数智、普适智能、BlockSec 的大力支持～

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-88c174d5c8c93e90f7b6bd2e8647d567_1440w.png)

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-5d86795f5aa5bdafaee2f47dc2fbf408_1440w.png)

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交流图数据库技术？**加入 Nebula 交流群**请先填写下[「你的 Nebula 名片」](https://wj.qq.com/s2/8321168/8e2f/)，Nebula 小助手会拉你进群~~

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香港 nMeetup 回顾+PPT下载｜Web3 风控+知识图谱+股权穿透+金融合规

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> 导读：在开源之夏 2025，李萧同学成功中选【为 NebulaGraph Exchange 实现插件化数据源】。他的项目申请书清晰且全面，与 mentor 沟通积极，虽然是第一次为开源项目实现 feature，但最终**仅用了两周的时间顺利完成开发任务并合入**。本期我们邀请李萧同学分享他在 NebulaGraph 社区的开源之旅，也为对开源项目感兴趣但迷茫的小伙伴们提供一些参考～

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-8a72887b2fdfb3bfd1eeb1b8cfb1cb30_1440w.jpg?source=d16d100b)

个人主页：

https://melodylx666.github.io/lx-bigdata/

**关于开发项目**

为 NebulaGraph Exchange 实现插件化数据源，使 NebulaGraph Exchange 支持导入自定义数据源数据。

PR：

https://github.com/vesoft-inc/nebula-exchange/pull/209

文档：

https://docs.nebula-graph.com.cn/3.8.0/import-export/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-custom/

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参与开源之夏 2025，在 NebulaGraph 社区做贡献，对我个⼈⽽⾔收获很多，我想将⼀些通⽤的开发思路分享出来，和⼤家⼀起交流进步。本⽂的核⼼内容主要分为择项原因、开发经验、项目收获三个部分。

# **一、择项原因**

为什么选择 NebulaGraph 技术社区以及【为 NebulaGraph Exchange 增加插件化数据源】这⼀项⽬呢？

## 1\. 对⽣态增强这⼀类型的项⽬感兴趣

很多⼈都⼗分向往数据库的开发，⽽传统的数据库内核开发对开发者要求很⾼，并且竞争激烈。**于是我认为可以从其他⻆度切⼊：⼀个完整的数据库产品，内核研发并不是全部**。⽣态增强(⽐如数据库导⼊导出)⼯具，对于开发者来说相对容易上⼿，⽽用户也往往更加⻘睐⼯具丰富的数据库产品。

上述思路不只可以⽤在开源之夏，在⽇常的实习求职⽅向上也可以借鉴。

## 2\. 技术栈匹配

NebulaGraph Exchange 是⼀个完全由 Scala 编写的 Spark Application，⽽ Spark ⼜是我⽐较熟悉的计算引擎。所以从技术上来说开发的卡点会⽐较少。

## 3\. 社区支持

因为本地开发环境的限制，想要完整跑通⼀个⼤数据类的项⽬是并不容易的。⽽ NebulaGraph Exchange 的社区资料⼗分完善，和导师的沟通交流也⼗分顺畅，使得我可以快速上⼿项⽬并验证想法。

# **二、开发经验**

开发经验部分，**我将其分为【需求理解】以及【功能开发】两个核⼼阶段**，这也是上⼿所有项⽬的必经之路。

## 1\. 需求理解

对需求的理解程度直接决定了后续开发的质量。看到需求描述，我们需要清楚对于开发者和用户来说，当前的痛点是什么。这部分值得多花⼀些时间来考虑清楚。可以⾃⼰总结完毕之后，和导师交流，后续的设计与开发就围绕确定下来的核⼼痛点展开。

针对【为 NebulaGraph Exchange 实现数据源插件化】任务⽽⾔，可以发现原有的痛点如下：

-   对于开发侧，每增加或者修改⼀种新的数据源，都要对原有代码进⾏改动并重新发版，数据源维护成本较⾼。
    
-   对于用户侧，⽆法添加⾃定义数据源，以及修改现存数据源设计。
    

我个⼈的最初想法其实是将所有的数据源全部去除，统⼀使⽤插件 jar 包⽅式维护。⽽在和导师沟通之后，明确了可以将数据源划分为存量数据源和增量数据源，分别使⽤不同的数据源管理模式，这样在开发侧可以做到最⼩改动，⽽用户侧可以低成本升级。

![](https://picx.zhimg.com/80/v2-57a2164af9c41b86c922563222815859_1440w.jpg?source=d16d100b)

![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-6c88516a35642cd9a7c5e7e633fcae3d_1440w.jpg?source=d16d100b)

（节选自李萧同学的项目申请书）

## 2\. 功能开发

在开发任何功能的时候，都需要从以下三个⻆度来思考问题：

-   正确性：既要保证新增功能能够正确运⾏，⼜要保证不能影响原有功能。
    
-   ⾼效性：在正确性基础之，上优化功能细节，提⾼运⾏效率。
    
-   易⽤性：在正确性基础之上，保证用户可以低成本上⼿。
    

这⼏点看上去像是“正确的废话”，但是在开发过程对于这⼏点的关注是不可或缺的。下⾯我会结合本次任务来具体说明。

**正确性**

最简单的⽅式就是通过“最⼩改动”的⽅式来添加新功能，也就是在需求理解部分提到的，将数据源进⾏类型划分，专注于⾃定义类型的数据源的引⼊即可。同时，由于 NebulaGraph Exchange 涉及到不同版本的 Scala & Spark，实现的时候就需要关注使⽤的语法是否在不同版本都可以通过编译和单元测试。

**⾼效性**

其实插件化数据源加载在本质上不会成为系统的性能瓶颈，因为它只是在 Tag/EdgeType 粒度上做的类加载，不过依旧需要明确插件的加载时机以及实现⽅式(是Scala object 还是 Java class)。

**易⽤性**

这点是⼗分关键的。为了让启动命令改动最⼩，在代码实现时抛弃了添加额外命令⾏参数，在内部实现了数据源模式的⾃动切换。同时，插件的形式，从开始繁杂的插件实例管理，到最后统⼀修改为了配置驱动的插件单例对象，用户对于插件实现的⾃由度更⾼。最后也输出了⼀份易于上⼿的用户⽂档，便于使⽤此功能。

# **三、项⽬收获**

本次开源之夏的开发，令我印象最深的就是**对于需求的充分理解永远需要排在⾸位。**现在可供参考的优秀开源代码越来越多，⽽ AI Coding ⼯具也越来越强，代码开发变得越来越便捷。对于开发者来说，只有不断提升对需求的理解能⼒，才能让这些开发⼯具更好地为⾃⼰所⽤，提升⾃⼰的开发效率。**

最后，感谢安祺导师，以及 NebulaGraph 社区运营⼩姐姐。在开发过程中，她们给了我很⼤帮助，让我在开源之夏的体验直接拉满～

> 星云仔有话说

**每年开源之夏都有数百个开发项目，作为开源小白，如何选择适合自己的开源项目呢？**


**先“大海捞针”**：1️⃣兴趣2️⃣技术栈3️⃣难度，兴趣永远是最好的老师，技术栈决定你是否有完成一个项目的基础能力，难度就不多说了～结合这三点，在开源之夏搜索关键字，至少能找到 3 个符合你条件的项目。

**再“择优录取**”：1️⃣完成这个项目能带给我什么？（从开发过程中我将得到哪些成长？对我以后想从事的 xx 岗位有帮助吗？）2️⃣这个项目所在社区是否活跃？这个社区的背景如何？3️⃣我当前的能力和时间，选择哪个项目能够出色的完成？结合这三点，再挑选一个最适合自己的项目。


**跳出开源之夏，高校开发者如何选择第一个开源项目呢?** NebulaGraph PMC Sherman 曾给出两点建议:一是与兴趣匹配，开源项目意味着技术的快速迭代与变革创新，开发者往往面临纷繁复杂的疑难问题，而兴趣是挑战困难的第一动力;二是与知识能力匹配，这不仅能提高学习和贡献的效率，还能在实践中稳步提升技能，逐步迈向更复杂的项目挑战。

**最后，祝大家都能拥抱开源，享受开源～**


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[香港 nMeetUp](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTg0MzY0Mw==&mid=2247517169&idx=1&sn=ab591d3a4bb66d9e5cd65caaf59b7100&scene=21#wechat_redirect) 报名中🔥

进一步探索 NebulaGraph 在#知识图谱、#Web3、#金融风控 的最新应用

![](https://pic1.zhimg.com/80/v2-e8155a1bccebc30896ee5a5ed299fdc0_1440w.jpg?source=d16d100b)

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社区开发者为 NebulaGraph Exchange 实现插件化数据源，使 NebulaGraph Exchange 支持导入自定义数据源数据。

如何高效地为开源项目做贡献？以 NebulaGraph Exchange 为例

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# 💡Why Attend?

在瞬息万变的金融市场，穿透式监管、实时风控、Crypto 合规、AI 驱动分析已成为机构的核心竞争力。面对海量数据与复杂关联，如何构建高效、低成本的技术栈？

参与本次香港线下 nMeetUp，**与 NebulaGraph 图数据库与 Doris 实时数据仓库的用户、核心研发，共同探讨金融科技前沿解决方案吧～**

In volatile financial landscape, penetration-based supervision, real-time risk control, crypto compliance, and AI-driven analytics are mission-critical capabilities. How can institutions build efficient, cost-effective tech stacks for massive data and complex relationships? 

Join our Hong Kong nMeetUp to explore cutting-edge FinTech solutions with industry experts from NebulaGraph (Graph Database) and Doris (Real-time Data Warehouse).

#  ⏰Agenda
![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/HongKong-822/nebulagraph-agenda.jpg)

# 🎯Key Takeaways


## **🙋Master Penetration-Based Risk Control**

Learn to build billion-scale relationship networks with NebulaGraph for ultimate controller mining, related-party transaction detection, AML monitoring, and regulatory compliance.

**✨洞悉穿透式风控**

掌握用 NebulaGraph 构建亿级关系网络，实现实控人挖掘、关联交易识别、反洗钱监测，落实穿透式监管。

## **🙋Unlock Cost-Efficiency**

Discover how Apache Doris delivers 5x cost efficiency over Elasticsearch for financial-grade observability without performance trade-offs.

**✨解锁降本增效利器**

了解基于 Apache Doris 的金融级可观测方案，相比 Elasticsearch，如何带来 5 倍的成本效率提升。

## **🙋Future-Proof Crypto Risk Management**

Explore NebulaGraph’s innovative use cases in cryptocurrency fund tracing, address labels, and compliance (FATF/MiCA) to secure on-chain ecosystems.

 ✨掌握 Web3/Crypto 风控

探索 NebulaGraph 在加密货币资金追踪、地址标签分析、合规（FATF/MiCA）中的创新应用，构建链上风险防御网。 




## 🙋Power Next-Gen AI Applications


Get exclusive insights on how Apache Doris 4.0 enables AI workloads (e.g., vector search) to tackle data challenges in the AI era.

✨把握 AI 时代数据引擎

抢先了解 Apache Doris 4.0 如何赋能 AI 应用（如向量检索），应对智能时代的数据挑战。 


# Join Us Now
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NebulaGraph 图数据库与 Doris 实时数据仓库如何打造深度关联与实时分析下的金融新范式？

香港 nMeetUp 报名｜Web3 x金融风控×知识图谱

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NebulaGraph 是一款开源的分布式数据库，擅长处理千亿节点万亿条边的超大数据集，为实时推荐、风险控制、知识图谱、数据治理等多个场景提供毫秒级查询延时的图数据库解决方案。

[NebulaGraph 开源六周年](https://mp.weixin.qq.com/s/phzwaf26CBUagVCzVgaOyw)以来，一直在探索图的价值。

NebulaGraph GenAI Team Leader 古思为提出了将图数据库与 RAG 结合的想法，并于 2023 年 8 月，向 LlamaIndex 提了第一个PR，将 KG-RAG 转变为 GraphRAG.

GraphRAG 不依赖于向量数据库，而是利用图数据库来存储和检索信息。它通过大型语言模型抽取文档中的主要关系和实体，并将它们转换为图结构存储在图数据库中。这种方法不仅提高了检索的强度，还能够更好地处理全局上下文搜索和领域知识集成的问题。

更多 GenAI Team 工作动态及 NebulaGraph AI 应用平台相关资讯请访问⬇️

https://www.nebula-graph.com.cn/ai-application-platform


![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/AdventureX-NebulaGraph/AdventureX-NebulaGraph-AI.jpg)

作为 GraphRAG 的提出者，我们希望以不一样的方式见到更多对 Graph+AI 拥有无限创造力的小伙伴，因此与 AdventureX 举办了本次 Graph + AI BuilderUp！



# 什么是 BuilderUp？

BuilderUp 是 AdventureX 对“线下社区活动”的全新想象。

它名字来源于 MeetUp，但它却不只是简单的“线下聚会”活动，而是一场只属于 Builders 的运动——为那些真正在创造、在打破、在推动时代前进的人而设。

绝大部分社区活动的调性，或者说是 Vibe、Taste 不太对，而调性的缺失则会对整个活动的参与人群、组织形式等产生影响。这样的活动早已无法激发属于这个时代的创造能量。它们就像是 Adventurex 出现之前的黑客松。

![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/AdventureX-NebulaGraph/AdventureX-NebulaGraph-BuildUp.jpg)


于是，BuilderUp 出现了。如同我们用 AdventureX 革命了黑客松的呈现形式一样，BuilderUp 将带来线下社区活动的新范式。



# 我们玩些什么？

本场活动没有“嘉宾”，每个人都是主角，每个人都将分享一些东西。

**签到**
没有签到，不会准时开始，当大家差不多到齐时，BuilderUp 自然开始。

**自我介绍**
围成扇形坐下，依次开始自我介绍，请用有意思的故事或者工作让大家认识你，而不是简单地介绍你是谁、职业是什么。

**Mini Talk**
主持人随机邀请 2-3 位小伙伴上台进行分享，无需准备 PPT，真诚表达即可。

**自由交流**
现场将播放音乐，我们进入自由交流时间，优先以''Graph+AI''打开话题，当然也可以天马行空聊任何事情，比如今天出门时遇到一只非常可爱的狸花猫。

**结束才是真正的“开始”**
BuilderUp 结束后，志同道合的小伙伴们可能会去到别的地方继续交流，更深的链接由此展开。



# 如何报名？

为确保这是一场富有创造力的 BuilderUp, 请有意向的小伙伴填写报名问卷，NebulaGraph 将根据问卷确定参与者名单。

如果你是 AdventureX 2025 录取者，可在问卷中说明，直接参与本次 BuilderUp.

![](https://nebula-cdn.nebula-graph.com.cn/nebula-website-5.0/share/AdventureX-NebulaGraph/AdventureX-NebulaGraph-BuildUp-1.jpg)

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6.28 北京站 nMeetup 🔥⬇️

[北京 nMeetup ｜NebulaGraph 图数据库的实践与应用（转发有奖）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTg0MzY0Mw==&mid=2247516729&idx=1&sn=efe9aca67440497bb73e2957aaddda9f&scene=21#wechat_redirect)

⚠️活动地址更改为：北京市海淀区中关村创业大街 6 号楼 B1 层

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作为 GraphRAG 的提出者，我们希望以不一样的方式见到更多对 Graph+AI 拥有无限创造力的小伙伴，因此与 AdventureX 举办了本次 Graph + AI BuilderUp！