Artwork

תוכן מסופק על ידי Tessl. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tessl או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

The Graph Layer Behind NASA’s Breakthroughs | Michael Hunger

36:24
 
שתפו
 

Manage episode 493310236 series 3585084
תוכן מסופק על ידי Tessl. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tessl או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Michael Hunger of Neo4j, joins Simon Maple to unpack how graph databases inject structure, intent, and traceability into modern AI systems.
On the docket:

  • why relationships in data encode intent
  • the black-box problem in vector based RAG
  • why devs should build their own MCP server

AI Native Dev, powered by Tessl and our global dev community, is your go-to podcast for solutions in software development in the age of AI. Tune in as we engage with engineers, founders, and open-source innovators to talk all things AI, security, and development.
Connect with us here:

  1. Michael Hunger- https://www.linkedin.com/in/jexpde/
  2. Simon Maple- https://www.linkedin.com/in/simonmaple/
  3. Tessl- https://www.linkedin.com/company/tesslio/
  4. AI Native Dev- https://www.linkedin.com/showcase/ai-native-dev/

(00:00) Trailer
(01:03) Introduction & Neo4j Origins
(03:02) Persisting Relationships for High-Performance Queries
(04:00) Modeling Business Intent & Key Use Cases
(05:00) Fraud Detection at Scale with Graph Algorithms
(06:11) Graph-Enhanced RAG vs. Vector-Only Retrieval
(09:02) Explainability & Drill-Down Evaluation in RAG
(13:05) Fusing Structured & Unstructured Data for Context
(15:00) MCP for Developer Productivity: Schema-to-Code & API Wrapping
(21:16) Security & Sandboxing Best Practices for MCP
(29:08) MCP Server Recommendations & Outro

Join the AI Native Dev Community on Discord: https://tessl.co/4ghikjh
Ask us questions: [email protected]

  continue reading

פרקים

1. Trailer (00:00:00)

2. Introduction & Neo4j Origins (00:01:03)

3. Persisting Relationships for High-Performance Queries (00:03:02)

4. Modeling Business Intent & Key Use Cases (00:04:00)

5. Fraud Detection at Scale with Graph Algorithms (00:05:00)

6. Graph-Enhanced RAG vs. Vector-Only Retrieval (00:06:11)

7. Explainability & Drill-Down Evaluation in RAG (00:09:02)

8. Fusing Structured & Unstructured Data for Context (00:13:05)

9. MCP for Developer Productivity: Schema-to-Code & API Wrapping (00:15:00)

10. Security & Sandboxing Best Practices for MCP (00:21:57)

11. MCP Server Recommendations & Outro (00:29:49)

74 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 493310236 series 3585084
תוכן מסופק על ידי Tessl. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Tessl או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Michael Hunger of Neo4j, joins Simon Maple to unpack how graph databases inject structure, intent, and traceability into modern AI systems.
On the docket:

  • why relationships in data encode intent
  • the black-box problem in vector based RAG
  • why devs should build their own MCP server

AI Native Dev, powered by Tessl and our global dev community, is your go-to podcast for solutions in software development in the age of AI. Tune in as we engage with engineers, founders, and open-source innovators to talk all things AI, security, and development.
Connect with us here:

  1. Michael Hunger- https://www.linkedin.com/in/jexpde/
  2. Simon Maple- https://www.linkedin.com/in/simonmaple/
  3. Tessl- https://www.linkedin.com/company/tesslio/
  4. AI Native Dev- https://www.linkedin.com/showcase/ai-native-dev/

(00:00) Trailer
(01:03) Introduction & Neo4j Origins
(03:02) Persisting Relationships for High-Performance Queries
(04:00) Modeling Business Intent & Key Use Cases
(05:00) Fraud Detection at Scale with Graph Algorithms
(06:11) Graph-Enhanced RAG vs. Vector-Only Retrieval
(09:02) Explainability & Drill-Down Evaluation in RAG
(13:05) Fusing Structured & Unstructured Data for Context
(15:00) MCP for Developer Productivity: Schema-to-Code & API Wrapping
(21:16) Security & Sandboxing Best Practices for MCP
(29:08) MCP Server Recommendations & Outro

Join the AI Native Dev Community on Discord: https://tessl.co/4ghikjh
Ask us questions: [email protected]

  continue reading

פרקים

1. Trailer (00:00:00)

2. Introduction & Neo4j Origins (00:01:03)

3. Persisting Relationships for High-Performance Queries (00:03:02)

4. Modeling Business Intent & Key Use Cases (00:04:00)

5. Fraud Detection at Scale with Graph Algorithms (00:05:00)

6. Graph-Enhanced RAG vs. Vector-Only Retrieval (00:06:11)

7. Explainability & Drill-Down Evaluation in RAG (00:09:02)

8. Fusing Structured & Unstructured Data for Context (00:13:05)

9. MCP for Developer Productivity: Schema-to-Code & API Wrapping (00:15:00)

10. Security & Sandboxing Best Practices for MCP (00:21:57)

11. MCP Server Recommendations & Outro (00:29:49)

74 פרקים

Alle episoder

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה