Artwork

المحتوى المقدم من Tessl. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Tessl أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

The Graph Layer Behind NASA’s Breakthroughs | Michael Hunger

36:24
 
مشاركة
 

Manage episode 493310236 series 3585084
المحتوى المقدم من Tessl. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Tessl أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.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

فصول

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)

78 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 493310236 series 3585084
المحتوى المقدم من Tessl. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Tessl أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.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

فصول

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)

78 حلقات

Minden epizód

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل